CN112131469A - 一种基于评论文本的深度学习推荐方法 - Google Patents

一种基于评论文本的深度学习推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于评论文本的深度学习推荐方法，运用BERT模型得到用户和物品语义特征和特征向量矩阵；运用BLSTM模型，结合CNN对向量矩阵进行卷积、最大池化和全连接操作，分别得到用户特征和物品特征的最终表示；通过MLP全连接网络将得到的用户特征和物品特征表示的拼接作为输入，运用Top‑N排序，生成推荐列表。本发明运用BERT模型进行词嵌入特征提取，避免了一词多义的失配问题，BLSTM模型避免了单向LSTM无法获取从后向前的语义信息和对句子的表述缺乏完整性的问题，分别从正向和逆向进行句子的语义编码，获得更精准的句子向量表示，获得更精确的隐表示，通过CNN提取局部语义特征，进行有效的推荐。

Description

一种基于评论文本的深度学习推荐方法
技术领域
本发明涉及文本分类推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于文本分类的深度学习的个性化推荐方法。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，用户对个性化推荐服务的要求越来越高。如何根据用户已有的评论及行为数据，挖掘用户喜好，成为互联网发展前景中的一大热门领域。
传统的基于评分的推荐算法已经无法满足用户的购物需求，在电商平台选购物品时，用户对物品的评论更能体现出用户的购物体验。评论文本包含了很多有价值的信息，很大程度上刻画了物品特征和用户体验感，电商平台可以利用推荐系统将物品特征和用户体验感匹配，产生质量高的推荐效果。本发明运用BERT模型分别对目标用户评论文本和待推荐物品评论文本做词嵌入处理，生成各自特征向量，将BLSTM学习的目标用户和待推荐物品的序列语义信息，并结合CNN对向量矩阵进行卷积、最大池化和全连接操作，分别得到用户特征和物品特征的最终表示；最后，通过MLP全连接网络将最终得到的用户特征和物品特征表示的拼接作为输入，经过多层映射后获取目标用户对物品的预测评分，根据得到的预测评分，生成推荐列表。在此基础上发明了基于评论文本的深度学习推荐方法。
在现有的推荐系统的特征提取中，一般没有考虑到一词多义的问题，另外也没有考虑词语在句子中的前后顺序，LSTM虽然可以实现对长文本的编码，但是无法编码到从后到前的信息，目前推荐系统中的特征提取主要面临以下几个问题：
(1)特征提取时一词多义的失配问题；
(2)单向LSTM无法获取从后向前的语义信息，对句子的表述缺乏完整性的问题。
发明内容
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于文本分类的深度学习的个性化推荐方法，通过BERT模型进行词嵌入特征提取，BLSTM模型分别从正向和逆向进行句子的语义编码，从而获得更精准的句子向量表示，通过那多层感知机得到用户对物品的偏好程度，进行个性化推荐，提高了分类的准确率和召回率。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种基于评论文本的深度学习推荐方法，具体包括以下步骤：
步骤1、使用BERT模型分别提取用户评论文本和物品评论文本的语义特征；
步骤2、使用BLSTM模型分别提取目标用户评论文本及待推荐物品特征向量的序列，并各自与CNN提取的特征，分别作为目标用户和待推荐物品的最终特征表示；
步骤3、使用MLP进行评分预测：将得到的用户特征和物品特征进行拼接，将得到的向量使用多层感知机网络将合向量作为输入，通过多层映射得到目标用户对待推荐物品的偏好程度；
步骤4、使用Top-N算法排序推荐：基于Top-N算法，根据目标用户对每个待推荐物品的偏好程度进行排序，排除用户已经购买物品，选择偏好程度高的生成推荐列表。
步骤1所述的使用BERT模型分别提取用户评论文本和物品评论文本的语义特征，具体步骤如下：
步骤1.1、从数据集中分别获取目标用户的所有评论文本和待推荐物品的所有评论文本，通过BERT模型自带的字典vocab.txt，将对应文本中每一个文字转换成字典索引，得到词语向量token embedding，多句话文本使用分段向量segment embedding区分每句话，并用[SEP]作为隔开的标志符号；
步骤1.2、构建位置标注position embedding，得到序列的位置信息，即BERT模型的输入input＝token embedding+segment embedding+position embedding；
步骤1.3、经过大量语料的无监督学习，分别得到目标用户和待推荐物品评论文本的特征向量，输出均表示为同等维度的评论文本特征向量。
步骤2所述的使用BLSTM模型分别提取目标用户评论文本及待推荐物品特征向量的序列，并各自与CNN提取的特征，分别作为目标用户和待推荐物品的最终特征表示，具体步骤如下：
步骤2.1、使用BLSTM分别对用户和物品特征进行一次提取；
步骤2.1.1、取BERT训练的用户或物品评论文本特征向量最后一层输出
Figure BDA0002694642950000031
作为BLSTM的输入，表达式如式(1)所示：
xi＝σ(WxCi+bx)，1≤i≤n (1)
评论文本输入BERT模型训练过后的评论文本特征向量：
Figure BDA0002694642950000032
其中n是文本长度，dx是特征向量维度，bx是维度为dx的偏置向量，运用的激活函数是sigmoid函数，权重
Figure BDA0002694642950000033
σ为参数，i门为评论文本条数，Ci表示输出的评论文本特征向量，R代表维度参数；
步骤2.1.2、LSTM的输入门为xt，输出门it，遗忘门ft具体表达式如式(1)、(2)、(3)；
输出门it，Wih、Wix、bi为权重矩阵：
it＝σ(Wihht-1+Wixxt+bi) (2)
遗忘门ft，Wfh、Wfx、bf为权重矩阵：
ft＝σ(Wfhht-1+Wfxxt+bf) (3)
记忆单元中存储的为Ct具体表达式如式(4)、(5)；
Figure BDA0002694642950000034
Figure BDA0002694642950000035
ht-1为上一时刻LSTM单元的输出，Ct-1为上一时刻的记忆单元中的存储，tanh为激活函数；
最后输出门输出记忆改变后的状态，具体表达式如式(6)、(7)：
ot＝σ(WOhht-1+WOxxt+bO) (6)
ht＝ot·tanh(Ct) (7)；
步骤2.1.3、BLSTM包含两层方向相反的神经网络结构，对于句子向量S,正序的网络学习是从x1到xn，逆序的网络学习是从xn到x1，具体表达式如式(8)、(9)：
Figure BDA0002694642950000041
Figure BDA0002694642950000042
对于每一个输入的词向量xn，将正序网络学习的输出hL和逆序网络学习的输出hR进行拼接得到输出评论文本的语序特征向量hB，具体表达式如式(10)：
Figure BDA0002694642950000043
其中，
Figure BDA0002694642950000044
表示隐藏层到输出层的权重矩阵，by表示隐藏层到输出层的偏置向量；
步骤2.1.4、将相同用户ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBU'，将相同物品ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBI'；
步骤2.2、使用CNN分别对用户和物品特征进行二次提取：
步骤2.2.1、取BERT模型输出的文本向量，按照用户和物品ID分为若干个特征向量矩阵，向量矩阵
Figure BDA0002694642950000045
作为CNN输入，n为句子的长度，dx是词向量的维度；
步骤2.2.2、以h×dx的卷积核对文本信息进行特征提取，经过卷积运算得到特征值c＝(c1,c2,...,cn)，为减小全连接层的参数的影响，在池化层做最大池化操作，即提取特征值中的最大值为最主要的特征即
Figure BDA0002694642950000046
即分别得到对应用户U的特征向量hCU，对应物品I的特征向量hCI；
步骤2.2.3、分别对特定的用户U、物品I进行拼接操作，获得表示用户U特征的向量
Figure BDA0002694642950000047
表示物品I的特征向量
Figure BDA0002694642950000048
步骤3所述的使用MLP进行评分预测，具体步骤如下：将得到的用户特征和物品特征，hU和hI进行拼接，得到向量
Figure BDA0002694642950000049
使用多层感知机网络将合向量
Figure BDA00026946429500000410
作为输入，通过多层映射得到目标用户对待推荐物品的偏好程度yi′，具体表达式如式(11)：
Figure BDA00026946429500000411
nn表示多层感知机MLP。
本发明的优点是：1、本发明运用BERT模型进行词嵌入特征提取，避免了一词多义的失配问题；
2、本发明运用BLSTM模型避免了单向LSTM无法获取从后向前的语义信息，对句子的表述缺乏完整性的问题，分别从正向和逆向进行句子的语义编码，从而获得更精准的句子向量表示，获得更精确的隐表示；
3、本发明所通过CNN进行局部特征的提取处理，避免了语义丢失问题；
4、用户和物品特征的提取进行了并行处理，提高了模型的运行效率。
附图说明
图1为本发明BERT模型图。
图2为本发明BLSTM模型图。
图3为本发明MLP结构图。
图4为本发明基于评论文本的深度学习推荐模型图。
图5为本发明流程图。
具体实施方式
如图5所示，一种基于评论文本的深度学习推荐方法。运用BERT模型分别对用户评论文本和物品评论进行语义特征提取，得到用户和物品语义特征和特征向量矩阵；然后运用BLSTM模型，对用户与物品评论文本的语义特征进行序列化处理，并结合CNN对向量矩阵进行卷积、最大池化和全连接操作，分别得到用户特征和物品特征的最终表示；最后，通过MLP全连接网络将最终得到的用户特征和物品特征表示的拼接作为输入，经过多层映射后获取目标用户对物品的预测评分，针对得到的预测评分，运用Top-N排序，生成推荐列表。
如图4所示，本实施例中，一种基于评论文本的深度学习推荐方法，是按照如下步骤进行：
步骤1、使用BERT模型分别提取用户评论文本和物品评论文本的语义特征，BERT模型如图1所示：
步骤1.1、从数据集中分别获取目标用户的所有评论文本和待推荐物品的所有评论文本，通过BERT模型自带的字典vocab.txt，将对应文本中每一个文字转换成字典索引，得到词语向量token embedding，多句话文本使用分段向量segment embedding区分每句话，并用[SEP]作为隔开的标志符号；
步骤1.2、构建位置标注position embedding，得到序列的位置信息，即BERT模型的输入input＝token embedding+segment embedding+position embedding；
步骤1.3、经过大量语料的无监督学习，分别得到目标用户和待推荐物品评论文本的特征向量，输出均表示为同等维度的评论文本特征向量(不同维度的向量参照最大维度进行补齐，一般用0填充)。
步骤2、使用BLSTM模型分别提取目标用户评论文本及待推荐物品特征向量的序列，并各自与CNN提取的特征，分别作为目标用户和待推荐物品的最终特征表示，BLSTM模型如图2所示：
步骤2.1、使用BLSTM分别对用户和物品特征进行一次提取
步骤2.1.1、取BERT训练的用户(物品)评论文本特征向量最后一层输出
Figure BDA0002694642950000061
作为BLSTM的输入，表达式如式(1)所示：
xi＝σ(WxCi+bx)，1≤i≤n (1)
评论文本输入BERT模型训练过后的评论文本特征向量：
Figure BDA0002694642950000062
其中n是文本长度，dx是特征向量维度，bx是维度为dx的偏置向量，运用的激活函数是sigmoid函数，权重
Figure BDA0002694642950000063
步骤2.1.2、LSTM的输入门为xt，输出门it，遗忘门ft具体表达式如式(1)、(2)、(3)；
输出门it，Wih、Wix、bi为权重矩阵：
it＝σ(Wihht-1+Wixxt+bi) (2)
遗忘门ft，Wfh、Wfx、bf为权重矩阵：
ft＝σ(Wfhht-1+Wfxxt+bf) (3)
记忆单元中存储的为Ct具体表达式如式(4)、(5)；
Figure BDA0002694642950000064
Figure BDA0002694642950000065
ht-1为上一时刻LSTM单元的输出，Ct-1为上一时刻的记忆单元中的存储，tanh为激活函数；
最后输出门输出记忆改变后的状态，具体表达式如式(6)、(7)：
ot＝σ(WOhht-1+WOxxt+bO) (6)
ht＝ot·tanh(Ct) (7)
步骤2.1.3、BLSTM包含两层方向相反的神经网络结构，对于句子向量S,正序的网络学习是从x1到xn，逆序的网络学习是从xn到x1，具体表达式如式(8)、(9)：
Figure BDA0002694642950000071
Figure BDA0002694642950000072
对于每一个输入的词向量xn，将正序网络学习的输出hL和逆序网络学习的输出hR进行拼接得到输出评论文本的语序特征向量hB，具体表达式如式(10)：
Figure BDA0002694642950000073
其中，
Figure BDA0002694642950000074
表示隐藏层到输出层的权重矩阵，by表示隐藏层到输出层的偏置向量；
步骤2.1.4、将相同用户ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBU'，将相同物品ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBI'。
步骤2.2、使用CNN分别对用户和物品特征进行二次提取：
步骤2.2.1、取BERT模型输出的文本向量，按照用户和物品ID分为若干个特征向量矩阵，向量矩阵
Figure BDA0002694642950000075
作为CNN输入，n为句子的长度，dx是词向量的维度。
步骤2.2.2、以h×dx的卷积核对文本信息进行特征提取，经过卷积运算得到特征值c＝(c1,c2,...,cn)。为减小全连接层的参数的影响，在池化层做最大池化操作，即提取特征值中的最大值为最主要的特征即
Figure BDA0002694642950000076
即可分别得到对应用户U的特征向量hCU，对应物品I的特征向量hCI；
步骤2.2.3、分别对特定的用户U、物品I进行拼接操作，获得表示用户U特征的向量
Figure BDA0002694642950000077
表示物品I的特征向量
Figure BDA0002694642950000078
步骤3、使用MLP进行评分预测，MLP模型如图3所示：
将得到的用户特征和物品特征，hU和hI进行拼接，得到向量
Figure BDA0002694642950000081
使用多层感知机网络将合向量
Figure BDA0002694642950000082
作为输入，通过多层映射得到目标用户对待推荐物品的偏好程度yi′，具体表达式如式(11)：
Figure BDA0002694642950000083
nn表示多层感知机(MLP)。
步骤4、使用Top-N算法排序推荐：
基于Top-N算法，根据目标用户对每个待推荐物品(排除用户已经购买物品)的偏好程度进行排序，选择偏好程度高的前n个生成推荐列表。

Claims (4)

1.一种基于评论文本的深度学习推荐方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1、使用BERT模型分别提取用户评论文本和物品评论文本的语义特征；
步骤2、使用BLSTM模型分别提取目标用户评论文本及待推荐物品特征向量的序列，并各自与CNN提取的特征，分别作为目标用户和待推荐物品的最终特征表示；
步骤3、使用MLP进行评分预测：将得到的用户特征和物品特征进行拼接，将得到的向量使用多层感知机网络将合向量作为输入，通过多层映射得到目标用户对待推荐物品的偏好程度；
步骤4、使用Top-N算法排序推荐：基于Top-N算法，根据目标用户对每个待推荐物品的偏好程度进行排序，排除用户已经购买物品，选择偏好程度高的生成推荐列表。
2.根据权利要求1所述的一种基于评论文本的深度学习推荐方法，其特征在于：步骤1所述的使用BERT模型分别提取用户评论文本和物品评论文本的语义特征，具体步骤如下：
步骤1.1、从数据集中分别获取目标用户的所有评论文本和待推荐物品的所有评论文本，通过BERT模型自带的字典vocab.txt，将对应文本中每一个文字转换成字典索引，得到词语向量token embedding，多句话文本使用分段向量segment embedding区分每句话，并用[SEP]作为隔开的标志符号；
步骤1.2、构建位置标注position embedding，得到序列的位置信息，即BERT模型的输入input＝token embedding+segment embedding+position embedding；
步骤1.3、经过大量语料的无监督学习，分别得到目标用户和待推荐物品评论文本的特征向量，输出均表示为同等维度的评论文本特征向量。
3.根据权利要求2所述的一种基于评论文本的深度学习推荐方法，其特征在于：步骤2所述的使用BLSTM模型分别提取目标用户评论文本及待推荐物品特征向量的序列，并各自与CNN提取的特征，分别作为目标用户和待推荐物品的最终特征表示，具体步骤如下：
步骤2.1、使用BLSTM分别对用户和物品特征进行一次提取；
步骤2.1.1、取BERT训练的用户或物品评论文本特征向量最后一层输出
Figure FDA0002694642940000021
作为BLSTM的输入，表达式如式(1)所示：
xi＝σ(WxCi+bx)，1≤i≤n (1)
评论文本输入BERT模型训练过后的评论文本特征向量：
Figure FDA0002694642940000022
其中n是文本长度，dx是特征向量维度，bx是维度为dx的偏置向量，运用的激活函数是sigmoid函数，权重
Figure FDA0002694642940000023
σ为参数，i门为评论文本条数，Ci表示输出的评论文本特征向量，R代表维度参数；
步骤2.1.2、LSTM的输入门为xt，输出门it，遗忘门ft具体表达式如式(1)、(2)、(3)；
输出门it，Wih、Wix、bi为权重矩阵：
it＝σ(Wihht-1+Wixxt+bi) (2)
遗忘门ft，Wfh、Wfx、bf为权重矩阵：
ft＝σ(Wfhht-1+Wfxxt+bf) (3)
记忆单元中存储的为Ct具体表达式如式(4)、(5)；
Figure FDA0002694642940000024
Figure FDA0002694642940000025
ht-1为上一时刻LSTM单元的输出，Ct-1为上一时刻的记忆单元中的存储，tanh为激活函数；
最后输出门输出记忆改变后的状态，具体表达式如式(6)、(7)：
ot＝σ(WOhht-1+WOxxt+bO) (6)
ht＝ot·tanh(Ct) (7)；
步骤2.1.3、BLSTM包含两层方向相反的神经网络结构，对于句子向量S,正序的网络学习是从x1到xn，逆序的网络学习是从xn到x1，具体表达式如式(8)、(9)：
Figure FDA0002694642940000031
Figure FDA0002694642940000032
对于每一个输入的词向量xn，将正序网络学习的输出hL和逆序网络学习的输出hR进行拼接得到输出评论文本的语序特征向量hB，具体表达式如式(10)：
Figure FDA00026946429400000310
其中，
Figure FDA00026946429400000311
表示隐藏层到输出层的权重矩阵，by表示隐藏层到输出层的偏置向量；
步骤2.1.4、将相同用户ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBU’，将相同物品ID的评论特征向量进行拼接得到特征向量hBI’；
步骤2.2、使用CNN分别对用户和物品特征进行二次提取：
步骤2.2.1、取BERT模型输出的文本向量，按照用户和物品ID分为若干个特征向量矩阵，向量矩阵
Figure FDA0002694642940000033
作为CNN输入，n为句子的长度，dx是词向量的维度；
步骤2.2.2、以h×dx的卷积核对文本信息进行特征提取，经过卷积运算得到特征值c＝(c1,c2,...,cn)，为减小全连接层的参数的影响，在池化层做最大池化操作，即提取特征值中的最大值为最主要的特征即
Figure FDA0002694642940000034
即分别得到对应用户U的特征向量hCU，对应物品I的特征向量hCI；
步骤2.2.3、分别对特定的用户U、物品I进行拼接操作，获得表示用户U特征的向量
Figure FDA0002694642940000035
表示物品I的特征向量
Figure FDA0002694642940000036
4.根据权利要求3所述的一种基于评论文本的深度学习推荐方法，其特征在于：步骤3所述的使用MLP进行评分预测，具体步骤如下：将得到的用户特征和物品特征，hU和hI进行拼接，得到向量
Figure FDA0002694642940000037
使用多层感知机网络将合向量
Figure FDA0002694642940000038
作为输入，通过多层映射得到目标用户对待推荐物品的偏好程度yi′，具体表达式如式(11)：
Figure FDA0002694642940000039
nn表示多层感知机MLP。
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