为了通过海量的社交网络数据及时的掌握热点话题和舆情的态势变化，需要对话题进行提取、追踪和预测。话题发现是解决该类问题的关键技术之一。LDA(latent dirichlet allocation，隐性狄利克雷分布) 主题模型在新闻话题发现与检测方面获得了不错的效果，但由于社交网络文本(如微博客短文本)存在高维性及主题分布不均等问题，加之LDA自身的局限性，导致以概率化词汇抽取为基础的LDA主题模型在处理社交网络文本方面还存在模型难以降维处理和主题不明确的问题[1, 2, 3, 4]。
CBOW语言模型是Mikolov等[2]于2013年提出的一种基于类前馈神经网络的语言模型。它能利用文本词汇的上下文信息，通过模型训练将词转化为向量。通过向量空间上的相似度可以分析表示文本语义上的相似度。可作为词向量聚类方法用来寻找相似词汇，进而在有效表达语义信息的同时降低模型处理的维度[4]。
本文研究话题发现问题，通过对现有话题发现常用的LDA主题模型的局限性进行分析，提出一种基于CBOW语言模型的向量表示方法进行文本词相似性聚类，以聚类结果为基础利用LDA主题模型对文本进行隐含主题提取的话题发现方法。
1 相关工作文献[4]提出一种将LDA与VSM(vector space model，向量空间模型)结合的方法研究微博客话题发现。该方法基于TF-IDF的权重词向量，再将2种方法结果进行线性加权融合在一起，实现文本间相似度的计算。TF-IDF向量方法仍然是对词频进行简单的概率统计，易受无用信息干扰。
为了减少代词和介词等无用文本信息对话题抽取模型的干扰，文献[5]提出在微博话题检测过程中，将中文词性标注后输入LDA主题模型进行话题抽取。该方法试图通过剔除大量无关词汇，使向量空间的维度降低。
利用LDA和基于神经网络语言模型的向量化方法进行文本的特征提取并对比分析。实验结果表明，LDA直接应用在文本特征表示上的效果不理想，同时也面临着高维度的问题；基于神经网络语言模型的向量化方法应用于文本表示过程中能够带来一定的效果提升。
总结LDA模型的局限性主要表现在：
1) 由于中文词义多样性，存在很多同义词、近义词、易混淆词等，致使基于概率化的单词抽取方法会存在文本的主题分散及主题混淆等问题。
2) 社交网络文本数据量大，主题更新速度快以及训练语料数据维度特别高(通常上万维的向量)，使得LDA主题模型规模很大，处理效率偏低。
2 基于CBOW-LDA的话题发现 2.1 话题发现的基本流程话题发现的主要步骤为先根据聚类规则挖掘社会网络中的用户群组和抓取文本数据。进行数据预处理后，提取特征和模型表示，将杂乱的非结构化文本转化为结构化数据。然后利用聚类算法对文本主题词进行相似度的计算和聚类，从而找出群组的话题并进行分析，该过程如图 1所示。
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| 图 1 话题发现的示意图 |
在话题发现过程中，CBOW-LDA算法的主要功能是将文本的向量化后进行文本模型表示。文本向量化是指将文本中的单词表示为多维向量的形式，然后输入LDA主题模型进行训练，得到文本的模型表示。算法核心思想是在LDA主题模型的文本表示基础上，利用词向量进行相似词聚类，这样做能使LDA模型的处理维度降低的同时改善主题分散混淆。
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| 图 2 CBOW-LDA算法框架 |
与传统的one-hot representation向量表示法不同，CBOW属于distributed representation的词向量表示方式[7]，该方法通过引入连续的分布式词表示方法，形成了不同于传统词袋模型连续词袋模型。
CBOW模型的主要思想是根据语料中词的上下文信息生成其对应的词向量，并映射到高维空间中后，以词向量在高维空间中的相互关系来计算词与词之间的相似度。具体地，是将语料中的词通过左边的输入层映射到中间的投影层得到词典。
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| 图 3 CBOW语言模型 |
设有语料库C中的t个词汇C(t)通过共享投影层,得到对应的唯一位置W(t),接着通过W(t)的上下文信息来预测W(t)。基本训练步骤如下
1) 在输入层,通过窗口值k限定输入层中的上下文窗口大小,然后在读取窗口中的词C(t-k),C(t-k+1),…,C(t+k-1),C(t+k),通过hash表得到投影层的相应位置W(t-k),W(t-k+1),…,W(t+k-1),W(t+k),这样就可得到某个词W(t)的上下文词汇Context(W(t)),因为CBOW的模型的目标是在已知当前词W(t)的上下文Context(W(t))的情况下预测当前的词。
2) 在中间的投影层,利用对W(t)的上下文信息Context(W(t))进行累加操作。用公式可表达为
3) 从中间的投影层到右边的输出层,利用W(t)的上下文Context(W(t))建立条件概率表达式P(W(t)|Context(W(t))),用来表示生成W(t)的向量值。
CBOW模型的优化目标函数取其对数似然函数
得到Huffman树中路径概率最大的词向量后,通过训练整个文本的词汇得到最终的词向量集。利用cos相似度计算词向量之间的相似度,记录相似词的词频和向量,输入LDA主题模型进行文本建模。
2.4 文本的模型表示LDA主题模型是包含文档-主题-词语的3层贝叶斯模型,其中主题是隐含层[9]。与传统主题模型输入不同,CBOW-LDA算法中LDA主题模型输入的语料是经过相似性聚类的文档-词语的分布,使LDA主题模型处理维度降低及主题更明确。
LDA主题模型采用概率产生模式,将文本表示为主题的混合分布p(z)。LDA的联合概率公式为
主题模型生成文本的过程如下:
1) 对于主题z,根据Dirichlet分布Dir(β)得到该主题上的一个单词多项式分布向量φ;
2) 根据Dirichlet分布Dir(α)得到该文档的一个主题分布概率向量θ;
3) 对于该文档N个单词中的每个单词wi(i∈[1,N])。从θ的多项式分布Multi(θ)随机选择一个主题z,即得到文档-主题的分布。从主题z的多项式条件概率分布Multi(φ)选择一个单词作为wi,即得到主题-词语的分布。
利用Gibbs抽样简化求解θ和φ的值。由贝叶斯公式得到后验概率公式如下
引入θ和
对于同一文本而言,由于CBOW-LDA算法进行了词向量的相似性聚类,实质是优化了LDA主题模型输入的文档-词语分布,以致使求解得到θ和
评价指标采用文本建模中常用的困惑度(perplexity)来度量,困惑度越小,主题词被选中的概率越大,表明语言模型吻合度越好。其定义如公式(8)所示
本文采集了新浪微博上有关IT互联网行业高管以及政府机关人员的微博语料,以及这个群组内的关注情况数据。数据集涉及约6 000名用户在2015年3月至2015年4月这30天内发表的约43万条微博。以这期间的某一天为例,抓取到14 536条微博,分析其包含词数多达233 296。
3.3 实验步骤与参数设置原始微博数据包含诸多无用信息，使用“Jieba”分词工具进行分词和过滤，得到的词典库包含46 516个词；然后将其输入到CBOW-LDA模型使用Word2vec 0.8(2015年7月)开发向量程序进行向量化处理。
Word2vec的参数设置如表 1所示,其中Cbow=1表示训练使用的是CBOW模型,Hs=0表示使用的是负采样简化求解计算。词向量聚类中,相似度的阈值设为0.75。
| 参数 | 含义 | 取值 |
| Size | 词向量维数 | 50 |
| Window | 上下文窗口大小 | 5 |
| Sample | 高频词亚采样阈值 | 0 |
| Cbow | 是否使用Cbow算法 | 1 |
| Hs | 是否使用层次Softmax | 0 |
CBOW-LDA算法中的文本模型表示过程选用lda 1.0.3的Python工具集作为LDA的实现工具。该工具处理速度较快,适合分析大规模语料。已有文献大多数将模型参数中的α和β设置为:α=50/K,β=0.01。K为隐含主题词数,可根据文本规模和应用场景做相应调整。Gibbs抽样迭代次数为500次。
所有参数设定好之后,程序便开始利用Gibbs抽样算法对模型求解。程序运行完成后可得到参数θ和φ的值,通过分析可得文本的主题词,进而总结语料的话题。
3.4 结果分析在相同的参数设置和语料下,通过计算困惑度来度量模型的处理效果。对比方案参照文献[4]中基于TF-IDF的权重词向量LDA方法(本文简写为TF-LDA),2种方法困惑度随隐主题数目的变化情况如表 2所示。
| 主题数 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 |
| CBOW-LDA | 151 | 138 | 125 | 116 | 112 | 106 | 100 | 96 | 92 |
| TF-LDA | 155 | 143 | 131 | 120 | 111 | 109 | 103 | 100 | 95 |
可以看出，随着主题数不断增加，二者困惑度都相应降低。将二者差值的百分数取平均值得出，在该20~60个主题数的范围内，CBOW-LDA方法困惑度降低了约3%。
在相同参数下，将主题数K设为30，观察困惑度随迭代次数的变化情况如图 4所示。文本实验主题模型求解的迭代次数为500次，为了便于展示，仅截取迭代300次的数据。
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| 图 4 困惑度随主题数目的变化情况 |
从结果可以看出本文的CBOW-LDA方法虽然采用比TF-LDA更为复杂的向量化方法，但是收敛速度并没有随之减慢，表现出较好的响应能力。
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| 图 5 困惑度随迭代次数的变化情况 |
文本针对社交网络中短文本信息的特点，提出将文本深度表示模型的词向量化方法与LDA主题模型结合进行话题发现的方法。通过对LDA模型的输入进行相似词的聚类，使得话题抽取模糊度更低，话题含义的表达更加明确。今后的研究工作将进一步深度研究和优化模型，加强话题发现的效果。
| [1] | Cheng Xueqi, Yan Xiaohui, Lan Yanyan, et al. BTM: Topic Modeling Over Short Texts[J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engineering, 2014, 26(12): 2928-2941 |
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| [2] | Mikolow Tomas, Yih Wentau Scott, Zweiq Geoffery. Linguistic Reqularities in Contrmcous Space Word Representations[C]//Proceedings of the 12nd Conference of the North Anerican Chapter of the Association for Computational Linguistics, Atlanta, USA: NAACL, 2013 |
| [3] | Dermouche M, Velcin J, Khouas L, et al. A Joint Model for Topic-Sentiment Evolution Over Time[C]//Proceedings of 14th IEEE International Conference on Data Mining. Shenzhen, China, 2014 |
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| [4] | Huang Bo, Yang Yan, Mahmood Amjad, et al. Microblog Topic Detection Based on LDA Model and Single-Pass Clustering[C]//Proceedings of 7th International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing. Chengdu, China, 2012 |
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| [5] | Darling M William, Song Fei. Probabilistic Topic and Syntax Modeling with Part-of-Speech LDA[J]. ArXiv:1303.2826, 2013 |
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| [6] | Bai Xue, Chen Fu, Zhan Shaobin. A New Clustering Model Based on Word2vec Mining on Sina Weibo Users' Tags[J]. International Journal of Grid Distribution Computing, 2014, 7(3): 41-48 |
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| [7] | Zhou Xinjie, Wan Xiaojun, Xiao Jianguo. Repre-Sntation Learning for Aspect Category Detection in Online Reviews[C]. Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Austin, Texas, USA, 2015 |
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| [8] | Mikolov Tomas, Sutskever Hya. Distributed Representutions of Words and Phrases and Their Compositionality[C]//Proceedings of the Ilth Newral Information Processing Systems Conference Lake Tahoe, USA: NIPS, 2013 |
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| [9] | Cao Ziqiang, Li Sujian, Liu Yang, et al. A Novel Neural Topic Model and Its Supervised Extension[C]//Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence. Austin, Texas, USA, 2015 |
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