CN111428492A - 一种情境感知的深度学习算法 - Google Patents

一种情境感知的深度学习算法 Download PDF

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Abstract

一种情境感知的深度学习算法，针对现有医疗舆情情感分析方法不足以区分复杂情感中细粒度的目标指向的问题，提出一种情境感知的深度学习算法——CAN‑LSTM，用于识别医疗舆情中不同认知层次的情感：首先利用LDA主题模型从大量的负面评论中挖掘民众在医疗事件中的不同认知层次；然后在各层次情境中不同评论的影响力的条件下，利用LSTM进行训练情感分析预测模型。本发明的有益效果在于：1.有效识别了医疗舆情中不同认知层次的情感；2.三种加权的CAN‑LSTM模型预测的准确率优于主流的LSTM算法。

Description

一种情境感知的深度学习算法
技术领域
本发明涉及一种算法，具体涉及一种情境感知的深度学习算法及模型。
背景技术
文本情感分析(简称SA)是指利用自然语言处理和文本挖掘的技术，对包 含个人情感、喜好、观点等主观性文本进行分析、挖掘的过程。当前情感分析 的方法主要包括基于词典规则的方法和基于机器学习的方法。基于词典规则的 方法首先需要构建情感词典，在此基础上提取出情感关键词，分析文本中的积 极、消极情感词频，判断文本的情感倾向。基于机器学习的方法首先需要人工 标注句子的情感类别，然后选择文本中的情感词，并将其矩阵化，用机器学习 的算法对其进行分类。
但上述两种方法都存在明显不足，一方面，基于词典的情感识别算法需要 构建特定领域的情感词典，这使得为每个领域注释大量数据的成本十分高昂， 已成为构建高质量系统的瓶颈；另一方面，基于机器学习的情感识别算法也在 很大程度上依赖于人工特征选择。因此，这两类方法对于复杂文本数据的情感 识别效果并不理想。而且在医疗事件的网络舆情中，负面倾向通常占据主导地 位，而现有两种方法却不足以区分复杂情感中细粒度的目标指向。如何设计出 精准预警的医疗舆情算法是目前医疗预警面临的一个主要挑战，吸引了学者的 广泛关注。
针对现有医疗舆情情感分析方法不足以区分复杂情感中细粒度的目标指向 的问题，提出一种情境感知的深度学习算法——CAN-LSTM，用于识别医疗舆情 中不同认知层次的情感。
发明内容
本申请首先利用LDA主题模型从大量的负面评论中挖掘民众在医疗事件中 的不同认知层次；然后在各层次情境中不同评论的影响力的条件下，利用LSTM 进行训练情感分析预测模型。
LDA主题模型的基本思想是将文档表示为若干主题的随机组合，而每个主题 又表示为若干词条的概率分布。给定文档集
Figure BDA0002362859540000021
其中 dt(i＝1，2，…，N)为若干词条组成的文本。假设主题集
Figure BDA0002362859540000022
词条集
Figure BDA0002362859540000023
则LDA主题模型中的“文本-主题”概率分布θd和“主题-词 条”概率分布
Figure BDA0002362859540000024
分别满足以α和β为超参数的Dirichlet分布，如式(1)和式(2) 所示。
Figure BDA0002362859540000025
Figure BDA0002362859540000026
其中，Γ(·)为Gamma函数，θd，f表示主题tj在文本d中的概率分布，且满足
Figure BDA0002362859540000027
Figure BDA0002362859540000028
表示词条wk在主题tj中的概率分布，且满足
Figure BDA0002362859540000029
对于文档集
Figure BDA00023628595400000212
中的每篇文档，LDA定义了基本的主题生成过程，分为以下步 骤：
(i)对于每一篇文档dt(i＝1，2，…，N)，生成L个主题的概率分布 θd＝(θd，1，θd，2，…，θd，L)，使得θd～P(·|α)；
(ii)对于每一个主题ti(i＝1，2，…，L)，生成K个词条的概率分布
Figure BDA00023628595400000210
使得
Figure BDA00023628595400000211
(iii)重复遍历文本di中的每一个词条wk(k＝1，2，…，K)，生成主题 wi(i＝1，2，…，L)的概率分布，以及词条wk(k＝1，2，…，K)的概率分布。
在此基础上，利用Gibbs采样算法，分别求得“文本-主题”概率θd，f和“主 题-词条”概率
Figure BDA0002362859540000031
如式(3)和式(4)所示。
Figure BDA0002362859540000032
Figure BDA0002362859540000033
其中，
Figure BDA0002362859540000034
表示词条w被分配给主题tj的频数，
Figure BDA0002362859540000035
表示文本d分配给主题tj的 词条数。
由此，我们可以分别得到“文本-主题”概率矩阵和“主题-词条”概率矩 阵。
利用LDA得到每个主题中对应的敏感词出现的概率，然后对训练数据进行 多种方式的权重分配，分别记为Wbase、Wpartial和Wtotal，其核心思想是借助过采样 含有主题特征的样本来实现权重分配。三种权重分配方式分别为：
(i)Wbase：把敏感词出现的概率值都相应的扩大100倍，然后向下取整， 把该值作为含有敏感词的句子采样的倍数。Wbase加权的数据集可以表示为：
Figure BDA0002362859540000036
其中
Figure BDA0002362859540000037
表示敏感词在“主题-词条”概率分布中 的概率，SWT表示主题中含有敏感词的句子，
Figure BDA0002362859540000038
表示原始数据集。
(ii)Wpartial：按敏感词在该主题的所有词汇中所占的比例进行加权，敏感 词在其主题中出现的概率可以表示为：
Figure BDA0002362859540000039
其中分子表示敏感词在该主题 出现的次数，分母表示该主题包含的所有词汇之和。Wpartial：加权数据集可以表 示为
Figure BDA00023628595400000310
其中SWT表示主题中含有敏感词的句子。
(iii)Wtotal：依据该敏感词占文挡d中所有词汇的比例进行加权，敏感词 在其文本d中出现的概率可以表示为：
Figure BDA0002362859540000041
其中分子表示敏感词在该文本 d中出现的次数，分母表示文本的所有词汇之和。Wtotal：加权数据集可以表示为
Figure BDA0002362859540000042
其中SWT表示主题中含有敏感词的句子。
在得到Wbase、Wpartial和Wtotal三种数据集之后便可构建三种加权的CAN-LSTM模 型，将其送入LSTM网络中学习，反复迭代，直至收敛，得到认知情感识别模型
Figure BDA0002362859540000043
即可对测试数据集进行预测。
本发明的有益效果在于：1.有效识别了医疗舆情中不同认知层次的情 感；2.三种加权的CAN-LSTM模型预测的准确率优于主流的LSTM算法。
附图说明
图1为算法流程图；
图2实施例中的“主题-敏感词”分布图；
图3 CAN-LSTM算法与LSTM算法预测准确率的比较。
具体实施方式
请参照图1的算法流程图，Step 1.文本集
Figure BDA0002362859540000048
预处理，包括分词，去停用词， 删除无意义文本；
Step 2.给定处理后文本数据集，利用LDA模型求得K个主题下的“主题 -词”概率分布矩阵，依据各主题中出现概率较大的词汇，构建包含K个认知情 感的集合
Figure BDA0002362859540000044
Step 3.利用LDA模型的“文本-主题”概率分布矩阵，分别输出K个认知 情感下的相应文本数据集
Figure BDA0002362859540000045
Step 4.分别为K个认知情感构建相应的敏感词集合
Figure BDA0002362859540000046
Figure BDA0002362859540000047
Step 5.构建三种CAN-LSTM加权数据集，即CAN-LSTM(Wbase)、CAN-LSTM(Wpartial) 和CAN-LSTM(Wtotal)。(1)CAN-LSTM(Wbase)：对于
Figure BDA0002362859540000051
中的每一个敏感 词sw，依据其在“主题-词条”概率分布矩阵出现的概率
Figure BDA0002362859540000052
构建新的训练集
Figure BDA0002362859540000053
增加含有关键词的句子的权重。(2) CAN-LSTM(Wpartial)：依据敏感词在该主题中出现的概率 tft构造新的训练集
Figure BDA0002362859540000054
(3)CAN-LSTM(Wtotal)：依据敏感词在该文档中出现的概率df，构造新的训练集
Figure BDA0002362859540000055
Step 6.利用三个加权后的训练数据集
Figure BDA0002362859540000056
分别执行CAN-LSTM 训练，前向传播，将三个加权数据集中的数据按照不同的认知层次分别输入多层 感知器；
Step 7.反向传播，先迭代计算每个时刻的误差项E，然后用梯度下降算法 更新权重W；
Step 8迭代构建认知情感识别模型
Figure BDA0002362859540000057
Step 9.利用模型
Figure BDA0002362859540000058
对舆情文本测试集
Figure BDA0002362859540000059
进行情感识别预测，并计算输出 预测结果及相应指标。
我们以2018年7月“XXX假疫苗事件”为实证案例。该事件曾在网上引起 广大网民关注，网民通过新闻跟帖、微博评论等方式积极发声，一些微博参与 讨论数达数十万，跟帖数万条。本文分别在新浪微博、新闻媒体(新浪网，搜 狐网，今日头条)、百度贴吧上爬取了1万2千多条数据，经过数据预处理后得 到11422条数据，其中训练数据10465条和测试数据957条。
实验环境及配置如表1所示。
表1实验环境及配置
Figure BDA0002362859540000061
在实验中，我们设置K＝3，Base＝100。本文实验的具体内容分为以下几个操作流程：
(1)由于医药造假事件舆情大多体现为负面情感，因而我们考虑从公众认 知的不同层次对其进行情感分析。首先用LDA主题提取算法聚焦舆情分析的 三个认知层次，并据此对相应文本数据进行不同认知情感的标注；
(2)利用LDA主题提取算法得到的先验知识，赋予LSTM的训练数据不同的 权重值，改善LSTM深度学习算法的训练。
(3)用三种加权的CAN-LSTM模型对测试数据集进行预测，比较与LSTM算 法的实验结果。
通过实验，我们提取出了3个认知层次的情感主题，分别为“监管情感主 题”、“企业罚款赔偿”、“个人刑法处置”。并在每个主题中选择出现概率排在前 十位的敏感词以可视化的形式展示出来。每个主题中敏感词的概率分布如图2 所示。
根据得到的主题及敏感词的概率分布，我们分别构建三种加权的 CAN-LSTM模型。
Wbase模型的构建过程如下：首先将LDA模型得到的“监管情感主题”、“企业 罚款赔偿”、“个人刑法处置”三个主题下的三十个敏感词的概率分别扩大100 倍，并把该值作为原始数据中包含三十个敏感词的句子采样的倍数，然后将采 样之后的句子加到原始数据中去，最终构成新的Wbase加权数据集。
Wpartial模型的构建过程如下：首先根据LDA模型得到的三个主题模型，将原 始数据集划分为相应的三个子数据集，这三个子数据集分别对应“监管情感主 题”、“企业罚款赔偿”、“个人刑法处置”三个主题。然后在每一个子数据集中， 分别求出包含敏感词的词条数占子数据集中总词条数的比例，并将该值作为子 数据集中包含敏感词的句子采样的倍数，最后将采样之后的句子与原始数据共 同构成新的Wpartial加权数据集。
Wtotal模型的构建与Wpartial模型的构建类似，但与Wpartial模型不同的是，Wtotal模型不需要划分子数据集，直接求出包含敏感词的词条数占原始数据集中总词 条数的比例，并、然后将该值作为原始数据集中包含敏感词的句子采样的倍数， 最后将采样之后的句子与原始数据共同构成新的Wtotal加权数据集。
构建好加权数据集之后，我们对比了不同权重分配下的准确率如图3所示， 分析结果如下：
(1)LSTM预测的准确率随着训练次数的增加有个先增后减的过程。准确率 最终稳定在84％～86％之间。
(2)Wbase的准确率随着训练次数的增加有很大幅度的提高，并且比LSTM的 准确率高。在第13轮训练中准确率最高，达到了89.92％。
(3)Wpartial的准确率比较稳定，准确率和LSTM相差无几，但比LSTM的准确 率波动小。
(4)Wtotal的准确率随着训练次数的增加有着缓慢的提升且优于LSTM。
从全局来看三种加权的CAN-LSTM在总体上比LSTM的准确率要高，且Wbase的 加权方法效果更加显著。因此，通过加权的情景感知方法可有效提高情感 识别的准确率。

Claims (1)

1.一种情境感知的深度学习算法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)将文档表示为若干主题的随机组合，每个主题又表示为若干词条的概率分布，给定文档集
Figure FDA0002362859530000011
其中di(i＝1，2，…，N)为若干词条组成的文本，假设主题集
Figure FDA0002362859530000012
词条集
Figure FDA0002362859530000013
则LDA主题模型中的“文本-主题”概率分布θd和“主题-词条”概率分布
Figure FDA0002362859530000014
分别满足以α和β为超参数的Dirichlet分布，如式(1)和式(2)所示：
Figure FDA0002362859530000015
Figure FDA0002362859530000016
其中，Γ(·)为Gamma函数，θd，j表示主题tj在文本d中的概率分布，且满足
Figure FDA0002362859530000017
Figure FDA0002362859530000018
表示词条wk在主题tj中的概率分布，且满足
Figure FDA0002362859530000019
文档集
Figure FDA00023628595300000110
中的每篇文档定义了基本的主题生成过程，分为以下步骤：
(i)对于每一篇文档di(i＝1，2，…，N)，生成L个主题的概率分布θd＝(θd，1，θd，2，…，θd，L)，使得θd～P(·|α)；
(ii)对于每一个主题ti(i＝1，2，…，L)，生成K个词条的概率分布
Figure FDA00023628595300000111
使得
Figure FDA00023628595300000112
(iii)重复遍历文本di中的每一个词条wk(k＝1，2，…，K)，生成主题ti(i＝1，2，…，L)的概率分布，以及词条wk(k＝1，2，…，K)的概率分布；
在此基础上，利用Gibbs采样算法，分别求得“文本-主题”概率θd，j和“主题-词条”概率
Figure FDA00023628595300000113
如式(3)和式(4)所示：
Figure FDA00023628595300000114
Figure FDA0002362859530000021
其中，
Figure FDA0002362859530000022
表示词条w被分配给主题tj的频数，
Figure FDA0002362859530000023
表示文本d分配给主题tj的词条数；
由此分别得到“文本-主题”概率矩阵和“主题-词条”概率矩阵；
(2)利用LDA得到每个主题中对应的敏感词出现的概率，然后对训练数据进行多种方式的权重分配，分别记为Wbase、Wpartial和Wtotal：
三种权重分配方式分别为：
(i)Wbase：把敏感词出现的概率值都相应的扩大100倍，然后向下取整，把该值作为含有敏感词的句子采样的倍数，Wbase加权的数据集可以表示为：
Figure FDA0002362859530000024
其中
Figure FDA0002362859530000025
表示敏感词在“主题-词条”概率分布中的概率，SWT表示主题中含有敏感词的句子，
Figure FDA0002362859530000026
表示原始数据集；
(ii)Wpartial：按敏感词在该主题的所有词汇中所占的比例进行加权，敏感词在其主题中出现的概率可以表示为：
Figure FDA0002362859530000027
其中分子表示敏感词在该主题出现的次数，分母表示该主题包含的所有词汇之和，Wpartial：加权数据集可以表示为
Figure FDA0002362859530000028
其中SWT表示主题中含有敏感词的句子；
(iii)Wtotal：依据该敏感词占文挡d中所有词汇的比例进行加权，敏感词在其文本d中出现的概率可以表示为：
Figure FDA0002362859530000029
其中分子表示敏感词在该文本d中出现的次数，分母表示文本的所有词汇之和，Wtotal：加权数据集可以表示为
Figure FDA00023628595300000210
其中SWT表示主题中含有敏感词的句子；
(3)在得到Wbase、Wpartial和Wtotal三种数据集之后便可构建三种加权的CAN-LSTM模型，将其送入LSTM网络中学习，反复迭代，直至收敛，得到认知情感识别模型
Figure FDA0002362859530000031
即可对测试数据集进行预测。
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李青: "高校网络舆情话题热度趋势预测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库社会科学Ⅱ辑》 *

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