基于随机森林的藏文文本分类

包晗 西热旦增 郭龙银 尚慧杰

摘要：针对藏文文本及其语法和词法结构，采用条件随机场进行分词，利用人工统计和标注进行停用词词典建立，然后采用tf-idf的词向量空间，予以权重计算，最后采用随机森林算法構建分类器，进行文本分类。并使用查全率、查准率和F1值三种评价函数与逻辑回归、多项式朴素贝叶斯、支持向量机三种算法相比，结果显示，随机森林算法在高维特征的藏文文本分类上优于其他分类器。

关键词：藏文;条件随机场;TF-IDF;随机森林;文本分类

中图分类号：TP391

文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）34-0178-03

随着藏语言在互联网的传播，藏语语言信息数据及资源呈现海量特征，而研究藏文文本分类可有效管理和利用这些海量信息。其中，文本分类（textcategorization，简称TC）技术是信息检索和文本挖掘的重要基础，其中主要任务时在预先给定的类别标记（label）集合下，根据文本内容判定它的类别1。藏文文本分类目前还处于统计学习和深度学习的过渡阶段，尤其是在藏文文本数据语料不庞大和标注程度深度不够的前提下，随机森林（Random Forest）算法能够处理高维特征的输入样本，且不需要降维处理。

1 藏文文本分词

藏文自动分词可以看作是计算机自动辨识藏文文本字符流中的词，并在词与词之间加入明显的词切分标记符的过程2目前，已有多种分类方法，例如：最大匹配算法3、基于格助词和接续特征的书面藏语自动分词-等，在比较多种分词方法后，确定以洛桑嘎登的基于知识融合的条件随机场s进行藏文分词。

x为音节，ξ为阈值，第一种为黏着词、歧义词等音节组合规则库建立，第二种为人名、地名、非藏文字符等固定音节规则库。最后统计和人工筛选出最终的库的元素，将阈值极高的元素在分词之间先行筛除，其余元素在分词中将阈值与条件随机场输出比较。

2 tf-idf特征提取

2.1 文本向量空间模型

向量空间模型（VSM）6由哈佛大学的G Salton提出，是基于统计的代数模型。文本向量空间模型（TVSM）则是拟定一个向量空间概念，将文本中的每一个词转换为空间的不同维度，文本的表达与向量之和相似，形成一个在高维度上的带方向的点，而一个词的权重即是该点在对应维度上的绝对值。一个文本的表达式为：

在文本向量空间模型中，单个文本的维度一般在百维至千维以上，高纬度的文本所包含的内容更为丰富，词与词之间的联系也更为紧密，允许文本分类的种类更为多且层次更深。

2.2 tf-idf特征提取

Trf-idf（Term-frequency times inverse document-frequenry）词频乘以逆文本频率，公式：

tf（t，d）为词频函数，表示某个藏文词在一个文本中出现的次数，他和文本越相关，则在文本中出现的次数越多。但在大型语料库中，一些许多特定的词出现的频率极高，例如藏语中的连接词等，他们不具有分类特征，会影响分类器的判断，我们应当在构建词频矩阵前排除。

idf（t）为逆文本频率函数，表示某个藏文词在某文本类别的影响频率，即该词在某个类别出现的频率越高而在其他类别出现的频率越低，则该词对某类别的分类影响程度越高，公式6：

其中n是语料集中所有文本数，d （t）是语料集中拥有t维度的所有文本数。

Ridge回归，使用Frobenius范数，将单文本中所有的tf-idf值进行回归，最终将所有文本转换为多维浮点数矩阵，公式为：

3 随机森林分类器

3.1 决策树

决策树是将文本中的词作为节点，计算该词加上所有父节点构成的词序列对某一类别的分类误差率，设立阈值，根据阈值判别产生不同的子节点，循环此过程，直到阈值为0或无子序列。决策树主要分三个步骤：特征选择、决策树生成、剪枝。

特征选择，本文采用CART算法来进行特征选择，CART（Classification And Regression Tree）。是Breiman等人在1984年提出的，是一种二分决策树，它判别规则是要么为某一类，要么就是其他类，它使用基尼系数（Gini）来对二叉树的节点进行选择。Gini系数的公式：

决策树生成，即决策过程，根节点为特定的词序列，即只有一个词，该词在所有词中分类误差率最好，对某一个类别概率最大。随后的子节点依据上一个判定划分成左右两个子树，若基尼系数不为零或者词序列无子序列则停止决策，若不为零且不唯一，则在可能的类别里继续决策。具体决策树如图1所示（该决策树仅演示所用，取少量数据构建的部分子树）。

剪枝，裁剪决策树的一些子树并将该子树作为叶节点。决策树有时会根据所有训练样本的形成一个非常庞大的决策树，在训练样本上准确率很高而对于测试样本准确率往往不理想，形成过拟合现象。过拟合现象的解决方式需要人工的观察和调试，观察和控制每一层决策树大小，设置最小叶节点的样本个数，调整叶节点的最小权重等等。

3.2 随机森林

随机森林（ RandomForest），是在bagging算法8基础上更进一步。

bagging算法是从所有文本中重采样出n个文本构建分类器，然后重复m次此过程获得m个分类器最后根据这m个分类器的投票结果决定文本属于哪一类。随机森林不需要交叉验证，步骤如下：

其中I（.）是示性函数，avk表示取平均值，边际函数表示了在正确分类Y之下X的得票数目超过其他错误分类的最大得票数目的程度。边际函数可有效地展示随机森林的决策树组合效果，此外还可以根据边际函数进行决策树的n文本个数的调整，决策树中词数的调整以及分类的组合方式。

4 实验结果

本文的数据集的文本总数为12090篇，共分为10个类。分别為：艺术、文化、教育、历史、哲学、科技、体育、政治、经济、自然。文本分布如图2：

本文为了快速比较四种算法的效果，采用scikit_learn7的skleam. naive_bayes. MultinomiaINB， sklearn. linear_model. Logisti-cRegression，sklearn.svm作为多项式贝叶斯算法、逻辑回归算法、支持向量机算法的分类器。根据精度值（precisionscore），召回值（recallscore），fl值（fl score）对比效果，如图3所示。

结果显示随机森林分类器的效果要优于其他分类器。

5 结束语

本文从分词到最终的文本预测，完成了基于随机森林的藏文文本分类的全部任务。实验结果显示文本分类效果良好，且相比于多项式贝叶斯、逻辑回归、支持向量机效果更为优秀。但进步空间仍然很大，1）应该扩充语料库为大型语料库进而再做测试，在大型语料库上单一的统计算法分类器不能很好地满足分类需求，要构建多种算法加权预测。2）分类效果上还有上升空间，且目前深度学习研究前景更好，我们应该将统计算法与神经网络相互融合，从而提高分类效果。

参考文献：

[1]苏金树，张博锋，徐昕.基于机器学习的文本分类技术研究进展[J].软件学报，2006（9）：1848-1859.

[2]茂松，邹嘉彦.汉语自动分词研究评述[J]当代语言学，2001，3（1）：22-23.

[3]罗秉芬，江荻.藏文计算机自动分词的基本规则[C]//中国少数民族语言文字现代化文集.北京：民族出版社，1999.

[4]陈玉忠，李保利，俞士汶，等.基于格助词和接续特征的藏文自动分词方案[J].语言文字应用，2003（1）：75-82.

[5]洛桑嘎登，杨媛媛，赵小兵.基于知识融合的CRFs藏文分词系统[J].中文信息学报，2015，29（6）：213-219。

[6] Salton G，Wang A，Yang C S.A vector space model for automat-ic indexing[J]. Communication of the ACM， 1975， 18（11）：613-620.

[7] https：//scikit-leam.org/stable.

[8] Breiman J. Bagging predictors[J]. Machine Learning， 1996， 24（2）：123 -140.

【通联编辑：唐一东】

收稿日期：2019-08-15

基金项目：2018年大学生创新创业训练计划项目“基于随机森林的藏文文本分类”（项目编号：2018XCX045）

作者简介：包晗（1998-），男，浙江丽水人，本科;通信作者：西热旦增（1989-），男，西藏那曲人;郭龙银（1997-），男，江西九江人，本科，主要研究方向为自然语言处理;尚慧杰（1996-），女，河南周口人，本科。