【自然语言处理与理解】基于无标记Web数据的层次式文本分类

第9卷第3期 智能系统学报 Vol.9 No.3 2014年6月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Jun.2014 D0:10.3969/j.issn.1673-4785.201310014 网络出版地址：htp:/www.cnki.net/kcms/doi/10.3969/j.issn.16734785.201310014.html 基于无标记Web数据的层次式文本分类 何力，谭霜，贾焰，韩伟红 (国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙410073) 摘要：传统的文本分类方法需要标注好的语料来训练分类器，然而人工标记语料代价高昂并且耗时。对此，通过 无类别标记的Wb数据来训练文本分类器，提出一种基于无标记Wb数据的层次式文本分类方法，该方法结合类 别知识和主题层次信息来构造Wb查询，从多种Wb数据中搜索相关文档并抽取学习样本，为监督学习找到分类 依据，并结合层次式支持向量机进行分类器的学习。实验结果表明，该方法能够利用无标记Wb数据学习分类器， 并取得了较好的分类效果，其性能接近于有标记训练样本的监督分类方法。 关键词：层次式文本分类：主题层次：无标记数据分类：支持向量机 中图分类号：TP181文献标志码：A文章编号：1673-4785(2014)03-0330-06 中文引用格式：何力，谭霜，贾焰，等.基于无标记Wb数据的层次式文本分类[J].智能系统学报，2014,9(3)：330-335. 英文引用格式：HELi,TAN Shuang,JIA Yan,etal.Hierarchical text classification with non-labeled web data[J].CAAI Transac- tions on Intelligent Systems,2014,9(3):330-335. Hierarchical text classification with non-labeled web data HE Li,TAN Shuang,JIA Yan,HAN Weihong (School of Computer,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China) Abstract:Traditional text classification methods require a labeled corpus to train classifiers,however,it is costly and time-consuming to label corpus manually.This paper proposes a hierarchical text classification method,which trains the text classifier with web data that does not require any classification labels.This method constructs web in- quiry by combining classification knowledge and topic hierarchical information,searches relevant documents and extracts the learning sample from many kinds of web data,finds a classification basis to monitor the learning,and combines a hierarchical support vector machine to train classifiers.The experimental results show that this method is able to train classifiers through non-labeled web data,and gains a better result of classification with a performance that is at a level close to the supervised classification method with labeled training samples. Keywords:hierarchical text classification;topic hierarchy;classification without labeled data;support vector ma- chine 为了实现对互联网上信息的有效管理和访问， 人们一般按照一个概念或主题类别层次对网络信息 进行标记和组织，以更好地搜索和访问网络资源。 收稿日期：2014-03-25.网络出版日期：2014-06-14. 这些主题类别一般被组织为树形结构，例如雅虎目 基金项目：国家“863”"计划资助项目(2010AA012505,2011AA010702, 2012AA01A401,2012AA01A402):国家重点基础研究发展计 录(Yahoo！directory)和ODP(open directory pro- 划资助项目(2013CB329601,2013CB329602);国家自然科学 ject)。对于Web文本分类这个问题，传统的有监督 基金资助项目(60933005,91124002)：国家科技支撑计划资 助项目(2012BAH38B04):国家242信息安全计划资助项目 方法需要标注好的语料来训练分类器。在实际分类 (2011A010). 问题中，对于一个由专家编制的类别层次，通常并没 通信作者：何力.E-mail:lihe@udt.cdu.cn

第 ９ 卷第 ３ 期 智 能 系 统 学 报 Ｖｏｌ．９ №．３ ２０１４ 年 ６ 月 ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｊｕｎ． ２０１４ ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３１００１４ 网络出版地址：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ ／ ｋｃｍｓ／ ｄｏｉ ／ １０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３４７８５．２０１３１００１４．ｈｔｍｌ 基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类 何力，谭霜，贾焰，韩伟红 （国防科学技术大学 计算机学院，湖南 长沙 ４１００７３） 摘 要：传统的文本分类方法需要标注好的语料来训练分类器，然而人工标记语料代价高昂并且耗时。 对此，通过 无类别标记的 Ｗｅｂ 数据来训练文本分类器，提出一种基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类方法，该方法结合类 别知识和主题层次信息来构造 Ｗｅｂ 查询，从多种 Ｗｅｂ 数据中搜索相关文档并抽取学习样本，为监督学习找到分类 依据，并结合层次式支持向量机进行分类器的学习。 实验结果表明，该方法能够利用无标记 Ｗｅｂ 数据学习分类器， 并取得了较好的分类效果，其性能接近于有标记训练样本的监督分类方法。 关键词：层次式文本分类；主题层次；无标记数据分类；支持向量机 中图分类号： ＴＰ１８１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１４）０３⁃０３３０⁃０６ 中文引用格式：何力，谭霜，贾焰，等． 基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类［Ｊ］． 智能系统学报， ２０１４， ９（３）： ３３０⁃３３５． 英文引用格式：ＨＥ Ｌｉ，ＴＡＮ Ｓｈｕａｎｇ，ＪＩＡ Ｙａｎ，ｅｔ ａｌ． Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｎｏｎ－ｌａｂｅｌｅｄ ｗｅｂ ｄａｔａ［ Ｊ］． ＣＡＡＩ Ｔｒａｎｓａｃ⁃ ｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２０１４， ９（３）： ３３０⁃３３５． Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｎｏｎ⁃ｌａｂｅｌｅｄ ｗｅｂ ｄａｔａ ＨＥ Ｌｉ， ＴＡＮ Ｓｈｕａｎｇ， ＪＩＡ Ｙａｎ， ＨＡＮ Ｗｅｉｈｏｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ， Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００７３， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｒｅｑｕｉｒｅ ａ ｌａｂｅｌｅｄ ｃｏｒｐｕｓ ｔｏ ｔｒａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ， ｈｏｗｅｖｅｒ， ｉｔ ｉｓ ｃｏｓｔｌｙ ａｎｄ ｔｉｍｅ⁃ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ ｔｏ ｌａｂｅｌ ｃｏｒｐｕｓ ｍａｎｕａｌｌｙ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ， ｗｈｉｃｈ ｔｒａｉｎｓ ｔｈｅ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｗｉｔｈ ｗｅｂ ｄａｔａ ｔｈａｔ ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｒｅｑｕｉｒｅ ａｎｙ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｌａｂｅｌｓ． Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓ ｗｅｂ ｉｎ⁃ ｑｕｉｒｙ ｂｙ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ ｔｏｐｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ， ｓｅａｒｃｈｅｓ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｓ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅ ｆｒｏｍ ｍａｎｙ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｗｅｂ ｄａｔａ， ｆｉｎｄｓ ａ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｂａｓｉｓ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ， ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ａ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏ ｔｒａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ． Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａｂｌｅ ｔｏ ｔｒａｉｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｎｏｎ⁃ｌａｂｅｌｅｄ ｗｅｂ ｄａｔａ， ａｎｄ ｇａｉｎｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｈａｔ ｉｓ ａｔ ａ ｌｅｖｅｌ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈ ｌａｂｅｌｅｄ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ； ｔｏｐｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ； ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈｏｕｔ ｌａｂｅｌｅｄ ｄａｔａ； ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａ⁃ ｃｈｉｎｅ 收稿日期：２０１４⁃０３⁃２５． 网络出版日期：２０１４⁃０６⁃１４． 基金项目：国家“ ８６３” 计划资助项目（ ２０１０ＡＡ０１２５０５， ２０１１ＡＡ０１０７０２， ２０１２ＡＡ０１Ａ４０１， ２０１２ＡＡ０１Ａ４０２）；国家重点基础研究发展计 划资助项目（２０１３ＣＢ３２９６０１， ２０１３ＣＢ３２９６０２）；国家自然科学 基金资助项目（６０９３３００５， ９１１２４００２）；国家科技支撑计划资 助项目（２０１２ＢＡＨ３８Ｂ０４）；国家 ２４２ 信息安全计划资助项目 （２０１１Ａ０１０）． 通信作者：何力． Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｈｅ＠ ｎｕｄｔ．ｅｄｕ．ｃｎ． 为了实现对互联网上信息的有效管理和访问， 人们一般按照一个概念或主题类别层次对网络信息 进行标记和组织，以更好地搜索和访问网络资源。 这些主题类别一般被组织为树形结构，例如雅虎目 录 （ Ｙａｈｏｏ！ ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ） 和 ＯＤＰ （ ｏｐｅｎ ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ ｐｒｏ⁃ ｊｅｃｔ）。 对于 Ｗｅｂ 文本分类这个问题，传统的有监督 方法需要标注好的语料来训练分类器。 在实际分类 问题中，对于一个由专家编制的类别层次，通常并没

第3期 何力，等：基于无标记Wb数据的层次式文本分类 ·331· 有标注好的语料，而Wb分类目录的规模往往比较 样技术1113]、利用外部数据生成新样例29】、采购 大，通常包含数百甚至数千个类别，此时通过人工标 新样例。过采样技术通过简单复制已有样本来增加 记文档类别来构建语料库将是一项非常繁重的工 训练集，学习过程中会产生过拟合问题，而直接购买 作。因为需要为每个类别人工标记足够多的训练样 数据则要承担非常高昂的代价。利用外部数据源生 本，这项工作需要耗费巨大的人力成本来完成。对 成新样例则可以通过技术手段获取比较有价值的新 此，本文试图实现一个不需要有标记训练样本的层 样例。 次式文本分类方法。 在生成新样例方面，已有工作主要是利用Wb 针对文本主题分类缺少训练样本的问题，已有 数据为主题层次中的类别产生新的样本文档，来丰 工作利用外部数据源来丰富类别的特征信息1]， 富类别的特征信息[29]。Ha-Thuc等[2]根据类别层 这些方法利用类别的特征关键词以及类别层次的上 次为每个类别构造一个查询，查询词包括类别名称 下文信息，到Wb中获取更多的相关数据，为分类 类别描述以及父、子节点名称，利用Wb搜索引擎 学习产生训练样本，增加类别的分类依据。因为这 获取相关文档，然后采用产生式模型对文档建模，为 一类方法在分类学习过程中不需要人工标记训练样 每个类别建立一个语言模型，最后采用自上而下的 本，称为无标记数据分类方法。无标记数据分类利 分类方法对文档分类。Wetzker等[]利用类别主题 用Wb搜索引擎和开放数据库来获取训练样本。 名以及父类别主题名构造查询，采用雅虎搜索获取 对于Wb搜索引擎，如谷歌，可以利用类别名称以 每个类别的top-k相关文档，然后为每个类别学习一 及类别的上下文信息搜索相关页面，那么搜索结果 个中心向量，构造了一个支持多标签分类的层次式 应该和该类别具有一定相关性，体现了该主题类别 分类器。Zhang等[4利用ODP目录的数据集学习 的特征。对于开放数据库，如维基百科、ODP等，可 主题分类模型，并对知识监督学习中的预测风险进 以利用主题类别在知识库中搜索相关文档，将这些 行优化。Huang等1利用那些在一个类别和它祖先 文档作为该类别的样本。 类别中同时出现的单词构造查询，以谷歌搜索结果 无标记数据分类方法借助外部数据源学习分类 作为训练样本，然后采用KNN算法对文档进行分 模型，但是通过Wb获得的学习样本可能会包含噪 类。这些方法利用主题目录的类别层次信息和类别 声数据，从而影响分类学习效果[2，)，这是其面临的 知识来构造Wb查询。类别知识包括一个类别的 一个主要挑战。本文针对Wb搜索结果中含有噪 主题名称、关键词、描述信息等。除了类别自身知识 声数据的问题，采用以下3个手段来提高分类学习 之外，还可以利用主题层次的结构特征，例如类别在 效果。 主题层次中的父类别、子类别、邻居类别等信息。 1)利用类别知识和类别层次信息构造准确的Wb Wag等6利用维基百科知识库构造通用分类器， 查询，采用节点的标签路径来产生查询关键词： 该方法首先人工为每个类别确定一组关键词，然后 2)利用多数据源产生样本，同时从谷歌搜索引 根据这些类别关键词到维基百科中获取相关概念与 擎、维基百科这2个数据源搜索相关页面和文档，以 文档，最后利用这些概念与文档训练分类器。Hug 获取更加全面的样本数据： 等[78]提出了一种Wb语料获取方法，该方法首先 3)结合类别层次对样本数据分组，为每个类别 为每个类别搜索少量相关度较高的Wb文档，然后 获得更加完整的特征源，根据搜索到的样本数据， 从这些文档中抽取出类别的关键词，然后利用这些 利用主题类别层次学习分类模型，减小噪声数据的 关键词搜索更多的相关Wb文档。刘丽珍等[]提 影响。 出一种模糊划分聚类方法，该方法对无标记样本进 相比已有的无标记数据分类方法，本文提出的 行模糊划分聚类，通过一定的相似度度量，将相关文 方法通过这些手段可以获取更加有效的样本数据。 本归并，得到少量标记文本，从而为监督学习找到了 在得到样本数据之后，采用支持向量机分类算法训 分类依据。 练层次式分类模型，最后在ODP数据集上对提出的 另外，Chen等)试图利用外部数据源学习类别 无标记数据分类方法进行实验验证。 和词汇之间的关系，即在每个类别中不同单词的概 1 无标记数据分类相关工作 率权重，从自然语言处理角度考虑，就是为每个类别 建立一个语言模型，从而实现对微博短文本的主题 对于有监督学习缺少训练样本的问题， 分类。K。等14)采用自举法进行机器标注样本，根 Weiss[o]可以将已有的解决策略概括为3类：过采 据无标记文档集合和类别的标题词来自动生成标记

有标注好的语料，而 Ｗｅｂ 分类目录的规模往往比较 大，通常包含数百甚至数千个类别，此时通过人工标 记文档类别来构建语料库将是一项非常繁重的工 作。 因为需要为每个类别人工标记足够多的训练样 本，这项工作需要耗费巨大的人力成本来完成。 对 此，本文试图实现一个不需要有标记训练样本的层 次式文本分类方法。 针对文本主题分类缺少训练样本的问题，已有 工作利用外部数据源来丰富类别的特征信息［１ ⁃ ９ ］ ， 这些方法利用类别的特征关键词以及类别层次的上 下文信息，到 Ｗｅｂ 中获取更多的相关数据，为分类 学习产生训练样本，增加类别的分类依据。 因为这 一类方法在分类学习过程中不需要人工标记训练样 本，称为无标记数据分类方法。 无标记数据分类利 用 Ｗｅｂ 搜索引擎和开放数据库来获取训练样本。 对于 Ｗｅｂ 搜索引擎，如谷歌，可以利用类别名称以 及类别的上下文信息搜索相关页面，那么搜索结果 应该和该类别具有一定相关性，体现了该主题类别 的特征。 对于开放数据库，如维基百科、ＯＤＰ 等，可 以利用主题类别在知识库中搜索相关文档，将这些 文档作为该类别的样本。 无标记数据分类方法借助外部数据源学习分类 模型，但是通过 Ｗｅｂ 获得的学习样本可能会包含噪 声数据，从而影响分类学习效果［２，５］ ， 这是其面临的 一个主要挑战。 本文针对 Ｗｅｂ 搜索结果中含有噪 声数据的问题，采用以下 ３ 个手段来提高分类学习 效果。 １）利用类别知识和类别层次信息构造准确的 Ｗｅｂ 查询，采用节点的标签路径来产生查询关键词； ２）利用多数据源产生样本，同时从谷歌搜索引 擎、维基百科这 ２ 个数据源搜索相关页面和文档，以 获取更加全面的样本数据； ３）结合类别层次对样本数据分组，为每个类别 获得更加完整的特征源， 根据搜索到的样本数据， 利用主题类别层次学习分类模型，减小噪声数据的 影响。 相比已有的无标记数据分类方法，本文提出的 方法通过这些手段可以获取更加有效的样本数据。 在得到样本数据之后，采用支持向量机分类算法训 练层次式分类模型，最后在 ＯＤＰ 数据集上对提出的 无标记数据分类方法进行实验验证。 １ 无标记数据分类相关工作 对于 有 监 督 学 习 缺 少 训 练 样 本 的 问 题， Ｗｅｉｓｓ ［ １０ ］可以将已有的解决策略概括为 ３ 类：过采 样技术［１ １ ⁃ １ ３ ］ 、利用外部数据生成新样例［ ２ ⁃ ９ ］ 、采购 新样例。 过采样技术通过简单复制已有样本来增加 训练集，学习过程中会产生过拟合问题，而直接购买 数据则要承担非常高昂的代价。 利用外部数据源生 成新样例则可以通过技术手段获取比较有价值的新 样例。 在生成新样例方面，已有工作主要是利用 Ｗｅｂ 数据为主题层次中的类别产生新的样本文档，来丰 富类别的特征信息［２⁃ ９ ］ 。 Ｈａ⁃Ｔｈｕｃ 等［２］ 根据类别层 次为每个类别构造一个查询，查询词包括类别名称、 类别描述以及父、子节点名称，利用 Ｗｅｂ 搜索引擎 获取相关文档，然后采用产生式模型对文档建模，为 每个类别建立一个语言模型，最后采用自上而下的 分类方法对文档分类。 Ｗｅｔｚｋｅｒ 等［３］ 利用类别主题 名以及父类别主题名构造查询，采用雅虎搜索获取 每个类别的 ｔｏｐ⁃ｋ 相关文档，然后为每个类别学习一 个中心向量，构造了一个支持多标签分类的层次式 分类器。 Ｚｈａｎｇ 等［４］ 利用 ＯＤＰ 目录的数据集学习 主题分类模型，并对知识监督学习中的预测风险进 行优化。 Ｈｕａｎｇ 等［５］利用那些在一个类别和它祖先 类别中同时出现的单词构造查询，以谷歌搜索结果 作为训练样本，然后采用 ＫＮＮ 算法对文档进行分 类。 这些方法利用主题目录的类别层次信息和类别 知识来构造 Ｗｅｂ 查询。 类别知识包括一个类别的 主题名称、关键词、描述信息等。 除了类别自身知识 之外，还可以利用主题层次的结构特征，例如类别在 主题层次中的父类别、子类别、邻居类别等信息。 Ｗａｎｇ 等［ ６ ］利用维基百科知识库构造通用分类器， 该方法首先人工为每个类别确定一组关键词，然后 根据这些类别关键词到维基百科中获取相关概念与 文档，最后利用这些概念与文档训练分类器。 Ｈｕｎｇ 等［ ７ ⁃ ８ ］提出了一种 Ｗｅｂ 语料获取方法，该方法首先 为每个类别搜索少量相关度较高的 Ｗｅｂ 文档，然后 从这些文档中抽取出类别的关键词，然后利用这些 关键词搜索更多的相关 Ｗｅｂ 文档。 刘丽珍等［９］ 提 出一种模糊划分聚类方法，该方法对无标记样本进 行模糊划分聚类，通过一定的相似度度量，将相关文 本归并，得到少量标记文本，从而为监督学习找到了 分类依据。 另外，Ｃｈｅｎ 等［１］试图利用外部数据源学习类别 和词汇之间的关系，即在每个类别中不同单词的概 率权重，从自然语言处理角度考虑，就是为每个类别 建立一个语言模型，从而实现对微博短文本的主题 分类。 Ｋｏ 等［ １ ４ ］ 采用自举法进行机器标注样本，根 据无标记文档集合和类别的标题词来自动生成标记 第 ３ 期 何力，等：基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类 ·３３１·

332 智能系统学报 第9卷 文档，然后针对机器标注过程中的噪声数据，采用特 上搜索相关页面。对于开源目录，由于本文采用 征投影技术训练分类器。Veeramachaneni等is]提 ODP目录进行实验测试，因此采用了维基百科来搜 出了一个层次式狄利克雷产生式模型，对类别层次 索相关文档。通过利用多种Wb数据，本文能够获 中的语料文档进行主题建模，通过学习每个类别中 取更多的相关文档数据，减少噪声数据的影响。 不同单词的概率权重，实现了一种无监督分类方法。 3)样本抽取 2无标记数据的HSVM分类模型 在从Wb数据中搜索到这些相关页面之后，需 要将其转化为训练样本。对于搜索到的相关页面， 首先利用类别知识和主题层次信息从Wb数 本文按照标准的文本处理过程抽取网页中的文本， 据获取每个类别的相关文档，然后根据这些相关文 删除停用词和低频词，将文档转换为T℉IDF特征向 档为主题类别层次学习分类模型。 量。另外采用top-dowm数据分组方式，对于一个类 2.1获取Web样本 别，首先找到类别树中以该类别为根节点的子树，然 本文采用多种技术手段来提高样本文档的质 后将该子树中所有节点的相关文档作为这个类别的 量，首先根据类别标签路径构造Wb查询，然后融 训练样本。这样结合类别层次对数据分组，可以为 合多个Wb数据源的搜索结果产生相关文档，最后 每个类别获得更加完整的特征源。 利用类别层次结构对相关文档进行数据分组，具体 2.2学习分类器 过程如图1所示。 在从Wb获取样本数据之后，接下来结合主题 主题类别层次 类别层次学习分类模型。本文采用层次式支持向量 根 机(hierarchical SVMs,HSVM)学习分类模型，基于 搜索到的Web样本训练HSVM分类器。HSVM是 Web 一个基于支持向量机的层次式分类模型，已被验证 类别知识 是一个有效的层次式文本分类方法16]。本文实现 并比较了2种HSVM方法，分别是二元分类器的 构造Web Web查询 HSVM和多元分类器的HSVM。二元分类器的HS 搜索引擎 查询 VM为类别层次树中除根节点以外的每个节点训练 HSVM分类器 搜索 一个二元SVM分类器，对文档进行自上而下的分 结 测试文档 ® 类。二元分类器的HSVM如图2(a)所示，每个虚线 训练 分类器 抽取样本 框表示一个二元分类器，对于一个文档，自上而下进 SVMSVM 并分组 类别 行分类预测，由每个节点上的本地分类器判断文档 SVMSVM 是否属于当前类别。多元分类器的HSVM如图2 (b)所示，根据类别层次树逐层为具有相同父节点 图1无标记文档分类方法示意图 的所有类别建立一个多类SVM分类器，即在类别层 Fig.1 The classification method with no labeled data 次树中所有中间节点上分别训练一个多类分类器， I)构造Web查询 对文档进行自上而下的分类。这2种HSVM均是 已有方法利用类别的本体知识和类别层次的上 对测试文档进行自上而下的分类预测。 下文信息为类别构造查询23,1。本文利用类别在 类别层次树中的标签路径来构造查询，即以从根节 点到该节点路径上的所有类别的名称作为查询词。 例如，对于ODP中的类别“英语”，其标签路径为 “科学社会科学语言学语言英语”，那么以“科 学”、“社会科学”、“语言学”、“语言”、“英语”这些 词汇作为该类别的查询词。相比已有的这些方法， 芯 利用类别树为每个类别生成查询词，更能代表一个 (a)二元分类器的HSVM (b)多元分类器的HSVM 类别的完整语义。 图2HSVM分类模型 2)搜索相关文档 Fig.2 The classification models of HSVM 本文同时从Wb搜索引擎和开源分类目录来 获取样本。对于Wb搜索引擎，采用谷歌从互联网 Liblinear!1]是台湾大学林智仁教授开发的一

文档，然后针对机器标注过程中的噪声数据，采用特 征投影技术训练分类器。 Ｖｅｅｒａｍａｃｈａｎｅｎｉ 等［ １ ５ ］ 提 出了一个层次式狄利克雷产生式模型，对类别层次 中的语料文档进行主题建模，通过学习每个类别中 不同单词的概率权重，实现了一种无监督分类方法。 ２ 无标记数据的 ＨＳＶＭ 分类模型 首先利用类别知识和主题层次信息从 Ｗｅｂ 数 据获取每个类别的相关文档，然后根据这些相关文 档为主题类别层次学习分类模型。 ２．１ 获取 Ｗｅｂ 样本 本文采用多种技术手段来提高样本文档的质 量，首先根据类别标签路径构造 Ｗｅｂ 查询，然后融 合多个 Ｗｅｂ 数据源的搜索结果产生相关文档，最后 利用类别层次结构对相关文档进行数据分组，具体 过程如图 １ 所示。 图 １ 无标记文档分类方法示意图 Ｆｉｇ．１ Ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗｉｔｈ ｎｏ ｌａｂｅｌｅｄ ｄａｔａ １）构造 Ｗｅｂ 查询 已有方法利用类别的本体知识和类别层次的上 下文信息为类别构造查询［２⁃３，５］ 。 本文利用类别在 类别层次树中的标签路径来构造查询，即以从根节 点到该节点路径上的所有类别的名称作为查询词。 例如，对于 ＯＤＰ 中的类别“英语”，其标签路径为 “科学＿社会科学＿语言学＿语言＿英语”，那么以“科 学”、“社会科学”、“语言学”、“语言”、“英语”这些 词汇作为该类别的查询词。 相比已有的这些方法， 利用类别树为每个类别生成查询词，更能代表一个 类别的完整语义。 ２）搜索相关文档 本文同时从 Ｗｅｂ 搜索引擎和开源分类目录来 获取样本。 对于 Ｗｅｂ 搜索引擎，采用谷歌从互联网 上搜索相关页面。 对于开源目录，由于本文采用 ＯＤＰ 目录进行实验测试，因此采用了维基百科来搜 索相关文档。 通过利用多种 Ｗｅｂ 数据，本文能够获 取更多的相关文档数据，减少噪声数据的影响。 ３）样本抽取 在从 Ｗｅｂ 数据中搜索到这些相关页面之后，需 要将其转化为训练样本。 对于搜索到的相关页面， 本文按照标准的文本处理过程抽取网页中的文本， 删除停用词和低频词，将文档转换为 ＴＦＩＤＦ 特征向 量。 另外采用 ｔｏｐ⁃ｄｏｗｎ 数据分组方式，对于一个类 别，首先找到类别树中以该类别为根节点的子树，然 后将该子树中所有节点的相关文档作为这个类别的 训练样本。 这样结合类别层次对数据分组，可以为 每个类别获得更加完整的特征源。 ２．２ 学习分类器 在从 Ｗｅｂ 获取样本数据之后，接下来结合主题 类别层次学习分类模型。 本文采用层次式支持向量 机（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ＳＶＭｓ，ＨＳＶＭ） 学习分类模型，基于 搜索到的 Ｗｅｂ 样本训练 ＨＳＶＭ 分类器。 ＨＳＶＭ 是 一个基于支持向量机的层次式分类模型，已被验证 是一个有效的层次式文本分类方法［ １ ６ ］ 。 本文实现 并比较了 ２ 种 ＨＳＶＭ 方法，分别是二元分类器的 ＨＳＶＭ 和多元分类器的 ＨＳＶＭ。 二元分类器的 ＨＳ⁃ ＶＭ 为类别层次树中除根节点以外的每个节点训练 一个二元 ＳＶＭ 分类器，对文档进行自上而下的分 类。 二元分类器的 ＨＳＶＭ 如图 ２（ａ）所示，每个虚线 框表示一个二元分类器，对于一个文档，自上而下进 行分类预测，由每个节点上的本地分类器判断文档 是否属于当前类别。 多元分类器的 ＨＳＶＭ 如图 ２ （ｂ）所示，根据类别层次树逐层为具有相同父节点 的所有类别建立一个多类 ＳＶＭ 分类器，即在类别层 次树中所有中间节点上分别训练一个多类分类器， 对文档进行自上而下的分类。 这 ２ 种 ＨＳＶＭ 均是 对测试文档进行自上而下的分类预测。 图 ２ ＨＳＶＭ 分类模型 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ＨＳＶＭ Ｌｉｂｌｉｎｅａｒ ［ １ ７ ］是台湾大学林智仁教授开发的一 ·３３２· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第3期 何力，等：基于无标记Wb数据的层次式文本分类 ·333· 个SVM分类器，根据林智仁小组的研究结果，Lib 关文档，然后同样在维基百科中搜索该主题类别的 linear适用于具有高维特征的Web文档分类，因此 相关文档，补充到该类别的训练样本中去。最后结 本文采用LibLinear来实现HSVM。 合所有从谷歌和维基百科获取到的样本训练分类 3实验结果与分析 器，并将其记为GW-HsVM(Google Wikipedia based HSVM)。具体在实验中，取谷歌搜索结果的top-50 3.1实验准备 作为相关文档，取维基百科搜索结果的top-10作为 本文采用ODP简体中文网站目录作为实验对 相关文档。 象，ODP简体中文网站目录是一个深度为6层的类 对于标注样本的有监督分类方法，文中采用有 别层次树，包括参考、商业、休闲、体育、健康、计算 标记的ODP数据集训练HSVM分类器，记为S-HS- 机、新闻、家庭、社会、游戏、艺术、购物、科学等13个 VM(Supervised-HSVM)。显然，GW-HSVM是基于 大类，1763个类别，整个目录包括24570个网站。 Wb样本的无标记数据分类方法，S-HSVM是有监 根据ODP中的网站URL爬取页面，然后对采集到 督分类方法。 的网页进行解析、分词和停用词过滤，最终将每个网 对于文本分类问题，通常采用精度precision、召 站表示为一个文档。ODP数据的类别分布和文档 回率recall、F,评价分类算法的好坏，同时根据这些 分布如图3所示。 指标的宏平均值和微平均值来衡量算法在所有类别 在ODP样本集中，有1048个类别的样本个数 上的性能。微平均评价指标体现了大类别对结果的 不足10个，由于这些稀有类别的实例非常少，采用 影响，宏平均评价指标给每个类别以相等权重，更能 现有的机器学习方法很难对这些类别的网页进行有 体现算法在小类别上的性能表现。 效地自动分类。为了使有监督分类算法能够同本文 本文实验中的数据为单标签文档，此时preci- 提出的方法进行公平比较，采用父类别模型对稀有 sion、,recall和F,的微平均值均相等，等于分类的准 类别进行分类预测，即将文档分到稀有类别的父类 确率accuracy。因此，采用Macro-Precision,Macro- 别后就不再继续往下细分，以避免这些稀有类别对 Recall,Macro-F,和accuracy作为分类算法的评价 有监督分类方法的性能影响。 标准。另外，层次式分类方法在自上而下的分类过 ×10 ×10 程中会产生错误传播问题，对此分析了算法在不同 705 12 1L432 层级上的性能表现。在类别层次中，随着深度增加， 6 10 459 8 7227 会出现大量的小类别，对此采用宏平均指标评价算 郑 329 6 4069 法在各层级上的性能。具体在计算第n级的宏平均 214 4 2 1684 指标时，只考虑第n级上所有类别精度、召回率和 13 3 0 33 125 F,的宏平均值。 层级6 2 123456 层级 3.2实验结果 (a)类别分布 b)文档分布 在实验中可以发现，二元分类器的HSVM和多 图3数据的层次分布 元分类器的HSVM在分类准确率上性能接近，但是 Fig.3 Data distribution on different level 多元分类器的HSVM需要的训练和预测时间要更 网页文档是一种高维数据，因此需要进行特征 少，这是因为多元分类器方法不需要在叶子节点上 降维以解决文本特征向量高维问题，本文采用基于 训练分类器，如图2(b)所示。因此，本文在实验中 词频逆文档频率值的特征词子集选择方法进行特征 采用多元分类器实现的HSVM。 降维。对于有监督分类方法，先将ODP数据集随机 GW-HSVM和S-HSVM对ODP中文目录所有 分为10份，其中1份为测试集，其余作为训练集，然 类别的分类性能如表1所示，包括精度、召回率、F 后训练分类器并计算各评价指标，如此反复10次， 的宏平均值以及准确率。可以看到，GW-HSVM的 以这10次的平均值作为最终结果。对于无标记数 分类准确率稍低于有监督分类方法S-HSVM,但是 据分类方法，本文采用Wb样本训练分类器，然后 在宏平均指标上，GW-HSVM的性能接近S-HSVM, 对ODP数据集进行测试并计算各评价指标。 这说明GW-HSVM能够对小类别进行更为有效的分 为了获取更加广泛的Web数据，同时从谷歌和 类，这是因为GW-HSVM为每个类别采集了足够多 维基百科搜索相关文档。对于一个主题类别，首先 的Wb训练文档，而S-HSVM所采用的ODP数据 利用谷歌搜索引擎搜索相关页面，并从中抽取出相 集中则包含有大量的小类别

个 ＳＶＭ 分类器，根据林智仁小组的研究结果，Ｌｉｂ⁃ ｌｉｎｅａｒ 适用于具有高维特征的 Ｗｅｂ 文档分类，因此 本文采用 ＬｉｂＬｉｎｅａｒ 来实现 ＨＳＶＭ。 ３ 实验结果与分析 ３．１ 实验准备 本文采用 ＯＤＰ 简体中文网站目录作为实验对 象，ＯＤＰ 简体中文网站目录是一个深度为 ６ 层的类 别层次树，包括参考、商业、休闲、体育、健康、计算 机、新闻、家庭、社会、游戏、艺术、购物、科学等 １３ 个 大类，１ ７６３ 个类别，整个目录包括 ２４ ５７０ 个网站。 根据 ＯＤＰ 中的网站 ＵＲＬ 爬取页面，然后对采集到 的网页进行解析、分词和停用词过滤，最终将每个网 站表示为一个文档。 ＯＤＰ 数据的类别分布和文档 分布如图 ３ 所示。 在 ＯＤＰ 样本集中，有 １ ０４８ 个类别的样本个数 不足 １０ 个，由于这些稀有类别的实例非常少，采用 现有的机器学习方法很难对这些类别的网页进行有 效地自动分类。 为了使有监督分类算法能够同本文 提出的方法进行公平比较，采用父类别模型对稀有 类别进行分类预测，即将文档分到稀有类别的父类 别后就不再继续往下细分，以避免这些稀有类别对 有监督分类方法的性能影响。 图 ３ 数据的层次分布 Ｆｉｇ．３ Ｄａｔａ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌ 网页文档是一种高维数据，因此需要进行特征 降维以解决文本特征向量高维问题，本文采用基于 词频逆文档频率值的特征词子集选择方法进行特征 降维。 对于有监督分类方法，先将 ＯＤＰ 数据集随机 分为 １０ 份，其中 １ 份为测试集，其余作为训练集，然 后训练分类器并计算各评价指标，如此反复 １０ 次， 以这 １０ 次的平均值作为最终结果。 对于无标记数 据分类方法，本文采用 Ｗｅｂ 样本训练分类器，然后 对 ＯＤＰ 数据集进行测试并计算各评价指标。 为了获取更加广泛的 Ｗｅｂ 数据，同时从谷歌和 维基百科搜索相关文档。 对于一个主题类别，首先 利用谷歌搜索引擎搜索相关页面，并从中抽取出相 关文档，然后同样在维基百科中搜索该主题类别的 相关文档，补充到该类别的训练样本中去。 最后结 合所有从谷歌和维基百科获取到的样本训练分类 器，并将其记为 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ （Ｇｏｏｇｌｅ Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ ｂａｓｅｄ ＨＳＶＭ）。 具体在实验中，取谷歌搜索结果的 ｔｏｐ⁃５０ 作为相关文档，取维基百科搜索结果的 ｔｏｐ⁃１０ 作为 相关文档。 对于标注样本的有监督分类方法，文中采用有 标记的 ＯＤＰ 数据集训练 ＨＳＶＭ 分类器，记为 Ｓ⁃ＨＳ⁃ ＶＭ （Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ⁃ＨＳＶＭ）。 显然，ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 是基于 Ｗｅｂ 样本的无标记数据分类方法，Ｓ⁃ＨＳＶＭ 是有监 督分类方法。 对于文本分类问题，通常采用精度 ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ、召 回率 ｒｅｃａｌｌ、 Ｆ１ 评价分类算法的好坏，同时根据这些 指标的宏平均值和微平均值来衡量算法在所有类别 上的性能。 微平均评价指标体现了大类别对结果的 影响，宏平均评价指标给每个类别以相等权重，更能 体现算法在小类别上的性能表现。 本文实验中的数据为单标签文档，此时 ｐｒｅｃｉ⁃ ｓｉｏｎ、ｒｅｃａｌｌ 和 Ｆ１ 的微平均值均相等，等于分类的准 确率 ａｃｃｕｒａｃｙ。 因此，采用 Ｍａｃｒｏ⁃Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ， Ｍａｃｒｏ⁃ Ｒｅｃａｌｌ， Ｍａｃｒｏ⁃ Ｆ１ 和 ａｃｃｕｒａｃｙ 作为分类算法的评价 标准。 另外，层次式分类方法在自上而下的分类过 程中会产生错误传播问题，对此分析了算法在不同 层级上的性能表现。 在类别层次中，随着深度增加， 会出现大量的小类别，对此采用宏平均指标评价算 法在各层级上的性能。 具体在计算第 ｎ 级的宏平均 指标时，只考虑第 ｎ 级上所有类别精度、召回率和 Ｆ１ 的宏平均值。 ３．２ 实验结果 在实验中可以发现，二元分类器的 ＨＳＶＭ 和多 元分类器的 ＨＳＶＭ 在分类准确率上性能接近，但是 多元分类器的 ＨＳＶＭ 需要的训练和预测时间要更 少，这是因为多元分类器方法不需要在叶子节点上 训练分类器，如图 ２（ ｂ）所示。 因此，本文在实验中 采用多元分类器实现的 ＨＳＶＭ。 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 和 Ｓ⁃ＨＳＶＭ 对 ＯＤＰ 中文目录所有 类别的分类性能如表 １ 所示，包括精度、召回率、 Ｆ１ 的宏平均值以及准确率。 可以看到，ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 的 分类准确率稍低于有监督分类方法 Ｓ⁃ＨＳＶＭ，但是 在宏平均指标上，ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 的性能接近 Ｓ⁃ＨＳＶＭ， 这说明 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 能够对小类别进行更为有效的分 类，这是因为 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 为每个类别采集了足够多 的 Ｗｅｂ 训练文档，而 Ｓ⁃ＨＳＶＭ 所采用的 ＯＤＰ 数据 集中则包含有大量的小类别。 第 ３ 期 何力，等：基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类 ·３３３·

.334. 智能系统学报 第9卷 表1整体分类性能比较 层，由于这些层级中包含有大量稀有类别，这时 Table 1 Overall classification performance comparison GW-HSVM的分类性能接近甚至优于S-HSVM。结 模型 Macro-P Macro-R Macro-F 准确率 合表1和图4的实验结果可以发现，本文提出的无 GW-HSVM 0.5196 0.5367 0.5280 0.4775 标记数据分类方法取得了较好的分类效果，其性能 S-HSVM 0.5285 0.5379 0.5332 0.5482 接近于有标记训练样本的监督分类方法。 本文还比较了S-HSVM和GW-HSVM在类别树 4 结束语 中不同层级上的分类性能，包括Macro-P、Macro-R 和Macro-F,如图4所示。 本文针对主题分类目录缺少训练样本的问题， 0.8 提出了一种无标记数据的层次式文本分类方法，该 △GW-HSVM 0.7 ·o.S-HSVM 方法利用搜索引擎从Wb数据中获取训练样本，通 过有效的Wb查询和样本抽取方法降低了噪声数 0.6 据的影响，获得了较好的分类效果，其分类性能接近 0.5 于有标注训练样本的监督分类方法。 0.4 参考文献： 0.3 [1]CHEN Y,LI Z,NIE L,et al.A semi-supervised bayesian 0.2 4 6 network model for microblog topic classification [C]//Pro- 层级 ceedings of the 24th International Conference on Computa- (a)Macro-P tional Linguistics.Mumbai,India,2012:561-576 0.8 [2]HA-THUC V,RENDERS J M.Large-seale hierarchical text △GW-HSVM 0.Q classification without labelled data[C]//Proceedings of the ·O·S-HSVM fourth ACM International Conference on Web Search and 0.6 Data Mining.Hong Kong,China,2011:685-694. 0.5 ··· 0···⊙ [3]WETZKER R,ALPCAN T,BAUCKHAGE C,et al.An unsupervised hierarchical approach to document categoriza- 0.4 tion[C]//Proceedings of the IEEE/WIC/ACM Internation- 0.3 al Conference on Web Intelligence.Silicon Valley,USA, 0.2 2007:482-486. 2 3 4 5 6 层级 [4]ZHANG C,XUE G R,YU Y.Knowledge supervised text classification with no labeled documents[C]//Proceedings (b)Macro-R of the 10th Pacific Rim International Conference on Artifi- 0.8 cial Intelligence.Hanoi,Vietnam,2008:509-520. 0.8 GW-HSVM [5]HUANG CC.CHUANG S L.CHIEN L F.Liveclassifier: ·O·S-HSVM creating hierarchical text classifiers through Web corpora -0.6 0 [C]//Proceedings of the 13th International Conference on World Wide Web.New York,USA,2004:184-192. 0 [6]WANG P,DOMENICONI C.Towards a universal text clas- 0.4 Q sifier:transfer learning using encyclopedic knowledge[C]// 0.3 Proceedings of the Ninth IEEE International Conference on 0.2 Data Mining Workshops.Miami,USA,2009:435-440. 3 4 5 层级 [7]HUNG C M,CHIEN L F.Web-based text classification in (c)Macro-F the absence of manually labeled training documents [J]. Journal of the American Society for Information Science and 图4不同层级上的分类性能 Technology,2007,58(1):88-96. Fig.4 Performance on different level [8]HUNG C M,CHIEN L F.Text classification using Web cor- 可以看到，GW-HSVM在第1级和第4级上的 pora and em algorithms[C]//Proceedings of the Asia Infor- 性能差于S-HSVM,这是因为ODP中文目录中这两 mation Retrieval Symposium.Beijing,China,2005:12-23. 层上的类别包含较多的实例。对于目录中其他几 [9]刘丽珍，宋瀚涛，陆玉昌.无标记训练样本的Wb文本

表 １ 整体分类性能比较 Ｔａｂｌｅ １ Ｏｖｅｒａｌｌ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ 模型 Ｍａｃｒｏ⁃Ｐ Ｍａｃｒｏ⁃Ｒ Ｍａｃｒｏ⁃ Ｆ１ 准确率 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ ０．５１９６ ０．５３６７ ０．５２８０ ０．４７７５ Ｓ⁃ＨＳＶＭ ０．５２８５ ０．５３７９ ０．５３３２ ０．５４８２ 本文还比较了 Ｓ⁃ＨＳＶＭ 和 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 在类别树 中不同层级上的分类性能，包括 Ｍａｃｒｏ⁃Ｐ、Ｍａｃｒｏ⁃Ｒ 和 Ｍａｃｒｏ⁃ Ｆ１ ，如图 ４ 所示。 （ａ） Ｍａｃｒｏ⁃Ｐ （ｂ） Ｍａｃｒｏ⁃Ｒ （ｃ） Ｍａｃｒｏ⁃ Ｆ１ 图 ４ 不同层级上的分类性能 Ｆｉｇ．４ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌ 可以看到，ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 在第 １ 级和第 ４ 级上的 性能差于 Ｓ⁃ＨＳＶＭ，这是因为 ＯＤＰ 中文目录中这两 层上的类别包含较多的实例。 对于目录中其他几 层，由于这些层级中包含有大量稀有类别， 这时 ＧＷ⁃ＨＳＶＭ 的分类性能接近甚至优于 Ｓ⁃ＨＳＶＭ。 结 合表 １ 和图 ４ 的实验结果可以发现，本文提出的无 标记数据分类方法取得了较好的分类效果，其性能 接近于有标记训练样本的监督分类方法。 ４ 结束语 本文针对主题分类目录缺少训练样本的问题， 提出了一种无标记数据的层次式文本分类方法，该 方法利用搜索引擎从 Ｗｅｂ 数据中获取训练样本，通 过有效的 Ｗｅｂ 查询和样本抽取方法降低了噪声数 据的影响，获得了较好的分类效果，其分类性能接近 于有标注训练样本的监督分类方法。 参考文献： ［１］ＣＨＥＮ Ｙ， ＬＩ Ｚ， ＮＩＥ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｅｍｉ⁃ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ ｔｏｐｉｃ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２４ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａ⁃ ｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ． Ｍｕｍｂａｉ， Ｉｎｄｉａ， ２０１２： ５６１⁃５７６． ［２］ＨＡ⁃ＴＨＵＣ Ｖ， ＲＥＮＤＥＲＳ Ｊ Ｍ． Ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈｏｕｔ ｌａｂｅｌｌｅｄ ｄａｔａ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｕｒｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ． Ｈｏｎｇ Ｋｏｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２０１１： ６８５⁃６９４． ［３］ ＷＥＴＺＫＥＲ Ｒ， ＡＬＰＣＡＮ Ｔ， ＢＡＵＣＫＨＡＧＥ Ｃ， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｃａｔｅｇｏｒｉｚａ⁃ ｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ／ ＷＩＣ／ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ⁃ ａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｅｂ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｖａｌｌｅｙ， ＵＳＡ， ２００７： ４８２⁃４８６． ［４］ ＺＨＡＮＧ Ｃ， ＸＵＥ Ｇ Ｒ， ＹＵ Ｙ． Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｎｏ ｌａｂｅｌｅｄ ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １０ｔｈ Ｐａｃｉｆｉｃ Ｒｉｍ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉ⁃ ｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ． Ｈａｎｏｉ， Ｖｉｅｔｎａｍ， ２００８： ５０９⁃５２０． ［５］ＨＵＡＮＧ Ｃ Ｃ， ＣＨＵＡＮＧ Ｓ Ｌ， ＣＨＩＥＮ Ｌ Ｆ． Ｌｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ： ｃｒｅａｔｉｎｇ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ ｔｈｒｏｕｇｈ Ｗｅｂ ｃｏｒｐｏｒａ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １３ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ， ＵＳＡ， ２００４： １８４⁃１９２． ［６］ＷＡＮＧ Ｐ， ＤＯＭＥＮＩＣＯＮＩ Ｃ． Ｔｏｗａｒｄｓ ａ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｔｅｘｔ ｃｌａｓ⁃ ｓｉｆｉｅｒ： ｔｒａｎｓｆｅｒ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉｃ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎｉｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ． Ｍｉａｍｉ， ＵＳＡ， ２００９： ４３５⁃４４０． ［７］ＨＵＮＧ Ｃ Ｍ， ＣＨＩＥＮ Ｌ Ｆ． Ｗｅｂ⁃ｂａｓｅｄ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ａｂｓｅｎｃｅ ｏｆ ｍａｎｕａｌｌｙ ｌａｂｅｌｅｄ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ ［ Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００７， ５８（１）： ８８⁃９６． ［８］ＨＵＮＧ Ｃ Ｍ， ＣＨＩＥＮ Ｌ Ｆ． Ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｗｅｂ ｃｏｒ⁃ ｐｏｒａ ａｎｄ ｅｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ａｓｉａ Ｉｎｆｏｒ⁃ ｍａｔｉｏｎ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ． Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００５： １２⁃２３． ［９］刘丽珍， 宋瀚涛， 陆玉昌． 无标记训练样本的 Ｗｅｂ 文本 ·３３４· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷

第3期 何力，等：基于无标记Wb数据的层次式文本分类 ·335. 分类方法[].计算机科学，2006,33(3)：200-201. tion with support vector machines[C]//Proceedings of the LIU Lizhen,SONG Hantao,LU Yuchang.The method of thirteenth ACM International Conference on Information Web text classification of using non-labeled training sample and Knowledge Management.Washington,DC,USA, [J].Computer Science,2006,33(3):200-201. 2004:78-87. [10]WEISS G M.Mining with rarity:a unifying framework[J]. [17]FAN R E,CHANG K W,HSIEH C J,et al.Liblinear:a ACM SIGKDD Explorations Newsletter,2004,6(1):7- library for large linear classification[J].Journal of Ma- 19. chine Learning Research,2008,9:1871-1874. [11]CHEN S,HE H,GARCIA E A.Ramoboost:ranked mi- 作者简介： nority oversampling in boosting J].Neural Networks, 何力，男，1984年生，博士研究生 IEEE Transactions on.2010,21 (10):1624-1642. 主要研究方向为网络与信息安全、数据 [12]NGUYEN H M,COOPER E W,KAMEI K.Borderline o- 库与数据挖掘，发表学术论文6篇。 ver-sampling for imbalanced data classification[].Inter- national Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms,2011,3(1):4-21. [13]GAO M,HONG X,CHEN S,et al.A combined smote and pso based rbf classifier for two-class imbalanced prob- 谭霜，男，1984年生，博士研究生 主要研究方向为网络与信息安全、云计 lems[J].Neurocomputing,2011,74(17):3456-3466. [14]KO Y,SEO J.Learning with unlabeled data for text cate- 算，发表学术论文5篇。 gorization using bootstrapping and feature projection tech- niques[C]//Proceedings of the 42nd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics.Barcelona, Spain,2004:255-262. 贾焰，女，1960年生，教授，博士生 导师，主要研究方向为网络与信息安 [15]VEERAMACHANENI S,SONA D,AVESANI P.Hierar- chical dirichlet model for document classification [C]/ 全、数据库与数据挖掘、社会网络，发表 Proceedings of the 22nd International Conference on Ma- 的学术论文被SCI和EI检索200余篇。 chine Learning.Bonn,Germany,2005:928-935. [16]CAI L,HOFMANN T.Hierarchical document categoriza- 2014年第4届中国智能产业高峰论坛 中国拥有全球规模最大、增长速度最快的智能产业市场，我国未来经济的持续发展，寄希望于科学技术的不 断发展创新：而智能科技产业领域的创新与合作，必将成为中国未来科技整体发展与创新的原动力。中国智能产 业高峰论坛由中国人工智能学会发起主办，获得了国内外众多学术团体和智能产业相关企业的鼎力支持和广泛 合作，并得到了中国科学技术协会、中国工程院、中国科学院等单位的指导。高峰论坛将邀请国内外高水平智能 产业领域专家和知名学者发表前沿学术研究报告，同时也将邀请国内外企业界高管做产业发展报告。另外，高峰 论坛也会针对学术界和企业界最新成果进行融合讨论，促进智能技术产学研上的一条龙式发展。 高峰论坛的探讨话题主要涵盖： 1)智慧城市：2)智慧医疗；3)智能交通；4)智能电网：5)智能控制；6)智能安全：7)云计算；8)物联网。 联系人：邹老师 联系电话：010-62281360 会议网站：http://conference.bupt.edu.cn/summit2.014/

分类方法［Ｊ］． 计算机科学， ２００６， ３３（３）： ２００⁃２０１． ＬＩＵ Ｌｉｚｈｅｎ， ＳＯＮＧ Ｈａｎｔａｏ， ＬＵ Ｙｕｃｈａｎｇ． Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｗｅｂ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ｎｏｎ⁃ｌａｂｅｌｅｄ ｔｒａｉｎｉｎｇ ｓａｍｐｌｅ ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２００６， ３３（３）： ２００⁃２０１． ［１０］ＷＥＩＳＳ Ｇ Ｍ． Ｍｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｒａｒｉｔｙ： ａ ｕｎｉｆｙｉｎｇ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｊ］． ＡＣＭ ＳＩＧＫＤＤ Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｓ Ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ， ２００４， ６（ １）： ７⁃ １９． ［１１］ＣＨＥＮ Ｓ， ＨＥ Ｈ， ＧＡＲＣＩＡ Ｅ Ａ． Ｒａｍｏｂｏｏｓｔ： ｒａｎｋｅｄ ｍｉ⁃ ｎｏｒｉｔｙ ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎ ｂｏｏｓｔｉｎｇ ［ Ｊ ］． Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ， ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ． ２０１０， ２１ （１０）： １６２４⁃１６４２． ［１２］ＮＧＵＹＥＮ Ｈ Ｍ， ＣＯＯＰＥＲ Ｅ Ｗ， ＫＡＭＥＩ Ｋ． Ｂｏｒｄｅｒｌｉｎｅ ｏ⁃ ｖｅｒ⁃ｓａｍｐｌｉｎｇ ｆｏｒ ｉｍｂａｌａｎｃｅｄ ｄａｔａ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒ⁃ ｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｓｏｆｔ Ｄａｔａ Ｐａｒａｄｉｇｍｓ， ２０１１， ３（１）： ４⁃２１． ［１３］ＧＡＯ Ｍ， ＨＯＮＧ Ｘ， ＣＨＥＮ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｓｍｏｔｅ ａｎｄ ｐｓｏ ｂａｓｅｄ ｒｂｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｗｏ⁃ｃｌａｓｓ ｉｍｂａｌａｎｃｅｄ ｐｒｏｂ⁃ ｌｅｍｓ［Ｊ］． Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ２０１１， ７４（１７）： ３４５６⁃３４６６． ［１４］ＫＯ Ｙ， ＳＥＯ Ｊ． Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｕｎｌａｂｅｌｅｄ ｄａｔａ ｆｏｒ ｔｅｘｔ ｃａｔｅ⁃ ｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｔｅｃｈ⁃ ｎｉｑｕｅｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ４２ｎｄ Ａｎｎｕａｌ Ｍｅｅｔｉｎｇ ｏｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ． Ｂａｒｃｅｌｏｎａ， Ｓｐａｉｎ， ２００４： ２５５⁃２６２． ［１５］ＶＥＥＲＡＭＡＣＨＡＮＥＮＩ Ｓ， ＳＯＮＡ Ｄ， ＡＶＥＳＡＮＩ Ｐ． Ｈｉｅｒａｒ⁃ ｃｈｉｃａｌ ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２２ｎｄ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａ⁃ ｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ． Ｂｏｎｎ， Ｇｅｒｍａｎｙ， ２００５： ９２８⁃９３５． ［１６］ＣＡＩ Ｌ， ＨＯＦＭＡＮＮ Ｔ． Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｃａｔｅｇｏｒｉｚａ⁃ ｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｉｒｔｅｅｎｔｈ ＡＣＭ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ． Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ， ＤＣ， ＵＳＡ， ２００４： ７８⁃８７． ［１７］ＦＡＮ Ｒ Ｅ， ＣＨＡＮＧ Ｋ Ｗ， ＨＳＩＥＨ Ｃ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｌｉｂｌｉｎｅａｒ： ａ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ ｌａｒｇｅ ｌｉｎｅａｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａ⁃ ｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００８， ９： １８７１⁃１８７４． 作者简介： 何力，男，１９８４ 年生，博士研究生， 主要研究方向为网络与信息安全、数据 库与数据挖掘，发表学术论文 ６ 篇。 谭霜，男，１９８４ 年生，博士研究生， 主要研究方向为网络与信息安全、云计 算，发表学术论文 ５ 篇。 贾焰，女，１９６０ 年生，教授，博士生 导师，主要研究方向为网络与信息安 全、数据库与数据挖掘、社会网络，发表 的学术论文被 ＳＣＩ 和 ＥＩ 检索 ２００ 余篇。 ２０１４ 年第 ４ 届中国智能产业高峰论坛 中国拥有全球规模最大、增长速度最快的智能产业市场，我国未来经济的持续发展，寄希望于科学技术的不 断发展创新；而智能科技产业领域的创新与合作，必将成为中国未来科技整体发展与创新的原动力。 中国智能产 业高峰论坛由中国人工智能学会发起主办，获得了国内外众多学术团体和智能产业相关企业的鼎力支持和广泛 合作，并得到了中国科学技术协会、中国工程院、中国科学院等单位的指导。 高峰论坛将邀请国内外高水平智能 产业领域专家和知名学者发表前沿学术研究报告，同时也将邀请国内外企业界高管做产业发展报告。 另外，高峰 论坛也会针对学术界和企业界最新成果进行融合讨论，促进智能技术产学研上的一条龙式发展。 高峰论坛的探讨话题主要涵盖： １）智慧城市 ；２）智慧医疗 ；３）智能交通 ；４）智能电网 ；５）智能控制 ；６）智能安全 ；７）云计算 ；８）物联网 。 联 系 人：邹老师 联系电话：０１０⁃６２２８１３６０ 会议网站：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｂｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ ／ ｓｕｍｍｉｔ２０１４ ／ 第 ３ 期 何力，等：基于无标记 Ｗｅｂ 数据的层次式文本分类 ·３３５·