摘  要： 特征權(quán)重算法TF-IDF是文本分類的重要算法之一，該算法IDF值容易受特征噪聲影響出現(xiàn)波動。提出一種基于特征噪聲加權(quán)的特征權(quán)重改進(jìn)算法，該算法通過分析噪聲特征的分布特點(diǎn)，對不能準(zhǔn)確表達(dá)文檔真實(shí)意思的特征噪聲進(jìn)行加權(quán)，降低特征噪聲對IDF的影響，最終有效地提高算法的精度和健壯性。
關(guān)鍵詞： 向量空間模型；文本分類；特征噪聲；特征權(quán)重；健壯性

　隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息極度膨脹，人們迫切希望找到一種信息自動處理技術(shù)。文本分類作為信息處理的技術(shù)之一，由于其能對信息進(jìn)行分類，使得獲取信息更加容易，因而得到廣泛應(yīng)用。在文本分類的算法中，空間向量法中的TF-IDF算法由于其以詞頻TF和逆文檔頻數(shù)IDF的乘積作為向量坐標(biāo)系的值，具有簡單、直觀、處理速度快的優(yōu)點(diǎn)，得到廣泛應(yīng)用。但在理論和實(shí)際應(yīng)用中有很大局限性，以至于其精度在各種文本分類中一直是較低的[1]。
本文針對噪聲特征對TF-IDF算法逆文檔頻率（IDF）影響進(jìn)行分析，提出了一種IDF加權(quán)方法，調(diào)整對IDF產(chǎn)生影響的特征噪聲權(quán)重，有效減少了算法對噪聲的影響，提高了TF-IDF算法的精度和健壯性。雖然已有很多研究者對TF-IDF算法做了改進(jìn)，從特征選擇上減少噪聲特征的選擇，但特征噪聲在分類中出現(xiàn)是不可避免的。
1 向量空間算法的分析
　向量空間算法的基本思想是用詞袋法表示文本，將文本看做特征空間的一個向量，用兩個向量之間的夾角來衡量兩個文本之間的相似度。用TF-IDF值表示向量空間的一個特征值權(quán)重。
詞語權(quán)重計(jì)算唯一的準(zhǔn)則就是要最大限度地區(qū)分不同的文檔。所以針對詞語權(quán)重的計(jì)算，主要考慮3個因素[2]：
?。?）詞語頻率tf（term frequency）：該詞語在此文檔中出現(xiàn)的頻率。常用的計(jì)算方法是tf（Tk）=■；其中TF（Tk）表示特征Tk出現(xiàn)的頻率。
?。?）詞語的倒排文檔頻率idf（inverse document frequency）：該詞語在文檔中分布情況的量化，常用計(jì)算方法[3]為idf（Tk）=log2（N/nk+L）。其中N為文檔集合中的文檔數(shù)目；nk為出現(xiàn)過特征Tk的文檔數(shù)目；L根據(jù)實(shí)驗(yàn)來確定。
?。?）歸一化因子（normalization factor）：對各分量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。
　根據(jù)上述3個因素，可以得出：TF與IDF的聯(lián)合公式如下（其中i表示類別號）：

　式（1）的提出基于這樣一種假設(shè)[2]：對區(qū)別文檔最有意義的詞語應(yīng)該是在文檔中出現(xiàn)頻率足夠高，但在整個文檔中出現(xiàn)頻率足夠少的詞語。所以向量空間模型的基礎(chǔ)是詞語的出現(xiàn)頻率和出現(xiàn)的文檔頻率[2]，但同時(shí)一個文檔中的特征在不管出現(xiàn)的頻率多少與文檔頻率的計(jì)算無關(guān)，文檔頻率的計(jì)算只與該特征在文檔中出現(xiàn)與否有關(guān)。而特征噪聲在文檔中出現(xiàn)一般是以較小的頻率出現(xiàn)。當(dāng)一個特征以特征噪聲的形式在大量文檔中出現(xiàn)時(shí)（該特征本不應(yīng)該在這些文檔中出現(xiàn)），文檔頻率計(jì)算出的值伴隨特征噪聲出現(xiàn)文檔數(shù)目的不同變化很大。由于沒有考慮特征受噪聲影響的程度，只是單純的以特征是否在文檔中出現(xiàn)為依據(jù)計(jì)算文檔頻率，文檔頻率就不能夠很好地在分類時(shí)起作用。
　TF-IDF算法的IDF函數(shù)本質(zhì)是一種抑制噪聲的加權(quán)[3]。IDF函數(shù)認(rèn)為文檔頻數(shù)少的單詞就重要，而文檔頻數(shù)多的單詞就無用，這樣也使IDF值容易受噪聲的影響。文檔中的用詞本身帶有很大的隨意性，用與不用某個詞都行。大量的文檔本身就不規(guī)范，并含有很多不規(guī)范的用詞，導(dǎo)致降低了IDF值對單詞權(quán)重的區(qū)分。
2 特征權(quán)重算法的改進(jìn)
　針對傳統(tǒng)算法沒有考慮噪聲影響，對特征特點(diǎn)進(jìn)行分析提出了改進(jìn)算法。
2.1 文檔特征分析
　該文選擇了搜狗實(shí)驗(yàn)室—搜狐新聞數(shù)據(jù)900篇文檔進(jìn)行特征分析，選出一篇文檔Di，首先對Di進(jìn)行分詞預(yù)處理，進(jìn)行特征提取，特征降維。統(tǒng)計(jì)Di出現(xiàn)詞頻為t（t=1，2，3，…，10）的特征個數(shù)占該Di所有特征數(shù)Din的比例ri，且對所有文檔取平均值；然后進(jìn)行特征降維前后文檔的對比。
　經(jīng)統(tǒng)計(jì)得出，在降維前出現(xiàn)詞頻為1的特征所占比例約80%；詞頻為1和2的特征共占約90%。通過降維后詞頻為1的特征所占比例有所降低，但仍然超過50%，詞頻為1和2的特征共超過60%。由此可見特征詞頻為1、2占特征總數(shù)的絕大部分，雖然可以通過各種算法降低特征數(shù)，但降維后特征詞頻為1、2的仍然占特征總數(shù)的絕大部分。如果特征詞頻為1、2的特征屬于噪聲特征，這些特征在文檔中出現(xiàn)與否也許不會影響所在文檔的分類，但由于訓(xùn)練庫的文檔數(shù)非常多，這樣可能會造成文檔頻率DF出現(xiàn)較大波動，使得IDF值出現(xiàn)大的波動，擾亂TF-IDF算法的準(zhǔn)確性。
2.2 改進(jìn)方法
　可以這樣認(rèn)為：當(dāng)特征詞頻TF較小時(shí)（例如TF=1），并不能有效地代表此特征在文檔中的重要性，有很大幾率是作者偶然性使用該特征；當(dāng)特征詞TF較大時(shí)，很多次偶然使用同一特征詞的幾率不大，很可能是該文檔不得不使用該特征。由于文檔作者用詞具有很大的隨意性，可以很隨意用其他特征詞代替，從而很容易使TF較小的特征詞頻的TF=0，這一變化對IDF產(chǎn)生影響，如果詞頻TF在很多文檔中出現(xiàn)頻數(shù)很低，IDF值就更容易受文檔作者用詞的影響從而擾亂TF-ID特征值的計(jì)算，使TF-IDF特征值偏離代表分類權(quán)重的意義。
從上述分析可以得到文檔中大部分特征的詞頻為1或2，因此，如何降低噪聲特征影響對TF-IDF算法精度計(jì)算至關(guān)重要。
　本文降低特征噪聲對IDF值計(jì)算影響的方法主要是通過對統(tǒng)計(jì)文檔頻數(shù)進(jìn)行加權(quán)。原算法文檔頻數(shù)計(jì)算值是統(tǒng)計(jì)特征在文檔集中出現(xiàn)的文檔數(shù)，而改進(jìn)的算法是統(tǒng)計(jì)特征在文檔集中出現(xiàn)的加權(quán)文檔數(shù)。使噪聲特征降低對IDF值的影響，從而降低IDF的波動，提高TF-IDF算法的精度和穩(wěn)定性。
使用WIDF（加權(quán)反文檔頻率）代替IDF，WIDF的計(jì)算公式如下

　實(shí)驗(yàn)在確定式（2）中的wi值時(shí)，對Tk出現(xiàn)1和2的詞頻進(jìn)行處理，因?yàn)?和2的詞頻低，且在圖1中可以看出占用比例很大的更容易受噪聲影響。當(dāng)Tk在文檔中出現(xiàn)頻率為1時(shí)，wi通過實(shí)驗(yàn)最終確定為0.5；頻率為2時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)最終確定為0.9；頻率大于2的詞頻通過實(shí)驗(yàn)確定的wi非常接近1，所以出現(xiàn)頻率大于2時(shí)wi取為1。
3 實(shí)驗(yàn)與分析
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
　實(shí)驗(yàn)所有語料來源于搜狗實(shí)驗(yàn)室—搜狐新聞數(shù)據(jù)（SogouC.reduced.20061127）選取財(cái)經(jīng)、IT、健康、體育、旅游、教育、招聘、文化、軍事9個大類，總共4 500篇文檔、其中1 800篇作為訓(xùn)練集（每個類200篇），余下的2 700篇（每個類300篇）文檔作為測試集。
3.2 評價(jià)指標(biāo)
　實(shí)驗(yàn)采用分類精度來評估權(quán)重算法在不同類上的分類性能。分類精度的定義如下：

　從表（1）可以看出在對2 700篇文檔進(jìn)行分類時(shí)，當(dāng)K從50~75變化時(shí)：TF-IDF算法錯誤識別文檔數(shù)在366~380范圍變化，波動范圍為14；TF-WIDF算法錯誤識別文檔數(shù)在351~357范圍變化，波動范圍為6；由此得出當(dāng)選不同k值時(shí)TF-WIDF算法比TF-IDF算法更加穩(wěn)定。
　從表（2）中可以看出TF-WIDF權(quán)重算法結(jié)合k-NN分類器在各類別上的精確度P除了在健康、財(cái)經(jīng)有少許下降外大部分都有不同程度的提高，在所有類總體正確率提高0.004~0.008?？梢缘贸鯰F-WIDF算法比TF-IDF算法更加精確，與本文使用已經(jīng)適當(dāng)優(yōu)化了傳統(tǒng)TF-IDF算法有關(guān)，使其總體分類正確率高達(dá)0.864 4，在如此高的正確率下再提高任何一點(diǎn)都是非常困難的，而本文正是在如此高的正確率基礎(chǔ)上仍然使其提高0.004~0.008，足可以證明本文的改進(jìn)是有效的。從而說明TF-WIDF能有效地減少由于文檔作者用詞不規(guī)范、用詞隨意性造成文檔特征噪聲對TF-IDF算法的影響。盡管改進(jìn)后的權(quán)重算法取得了一定效果，但文本分類問題設(shè)計(jì)文本表示、相似的計(jì)算、算法決策等多個方面改進(jìn)權(quán)重算法并未使分類效果得到明顯提高[4]。
通過加權(quán)減少了噪聲特征對文本分類系統(tǒng)精度的影響。本文研究了傳統(tǒng)的TF-IDF加權(quán)算法，在已適當(dāng)優(yōu)化算法基礎(chǔ)之上提出噪聲加權(quán)算法。實(shí)驗(yàn)證明，在傳統(tǒng)算法基礎(chǔ)上改進(jìn)的加權(quán)算法及其他一些算法基礎(chǔ)上的改進(jìn)，都可有更好的表現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)
[1] 陸玉昌，魯明羽.向量空間法中單詞權(quán)重函數(shù)的分析和構(gòu)造[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2002，39（10）：1205-1210.
[2] 魯松，李曉黎.文檔中詞語權(quán)重計(jì)算方法的改進(jìn)[J].中文信息學(xué)報(bào)，2000，14（6）：8-20.
[3] 李凱齊，刁興春.基于信息增益的文本特征權(quán)重改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2011，37（1）：16-21.
[4] 臺德藝，王俊.文本分類特征權(quán)重改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2010，36（9）：187-202.