摘要：學(xué)生評(píng)教留言經(jīng)過(guò)逐年累積，已經(jīng)形成一個(gè)巨量的信息資源，如何進(jìn)行挖掘和分析這些資源已經(jīng)成為一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。本文采用頻率、信息增益、條件概率比、期望值差異等四種特征選取方法對(duì)留言進(jìn)行分析，采用ICTCLAS分詞軟件進(jìn)行分詞，利用MATLAB軟件進(jìn)行矩陣奇異值分解和降維，使用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從而能夠?qū)W(xué)生留言的情感傾向性給出很好的預(yù)測(cè)結(jié)果。最后通過(guò)實(shí)例說(shuō)明了文中算法的有效性。

　　關(guān)鍵詞：傾向性分析；分詞；特征選擇；降維；支持向量機(jī)

0引言

       學(xué)生評(píng)教留言經(jīng)過(guò)逐年累積，已經(jīng)形成一個(gè)巨量的信息資源，對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為刻不容緩的工作，如何更好地利用大量的留言體現(xiàn)了一個(gè)學(xué)校對(duì)其教學(xué)水平和方法進(jìn)行提升和改進(jìn)的能力，一個(gè)高水平的學(xué)校應(yīng)積極發(fā)展對(duì)學(xué)生留言的挖掘，對(duì)其進(jìn)行分析、處理并最后得出結(jié)論，及時(shí)了解和分析教師的教學(xué)現(xiàn)狀和學(xué)生們的聽課反饋。

　　國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)文本傾向性分析進(jìn)行了大量研究［15］，雖然英文的傾向性研究已經(jīng)很成熟并得到了豐碩成果［617］，但是中文文本的傾向性研究還處在發(fā)展階段，有著廣闊的發(fā)展空間。柴玉梅等［1］通過(guò)分析中文文本內(nèi)容褒貶色彩的客觀性和褒貶傾向性分類的可行性，將特征選擇方法和褒貶特征提取技術(shù)結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了名人網(wǎng)頁(yè)的褒貶傾向性分類；唐慧豐等［2］通過(guò)對(duì)中文文本不同分類方法的對(duì)比分析，提出采用BiGrams特征表示方法、信息增益特征選擇方法和SVM分類方法，在足夠大訓(xùn)練集和選擇適當(dāng)數(shù)量特征的情況下，在情感分類方面取得較好的效果；Tan等［6］針對(duì)中文文本，通過(guò)對(duì)四種特征選擇方法和五種學(xué)習(xí)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提出信息增益特征選擇方法與SVM進(jìn)行組合，能夠得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果；Prabowo等［7］提出一種規(guī)則分類、監(jiān)督學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，能夠?qū)﹄娪霸u(píng)論、產(chǎn)品評(píng)論和MySpace留言進(jìn)行傾向性分析；Li等［8］提出結(jié)合Kmeans聚類算法和SVM來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，并利用此算法進(jìn)行在線論壇熱點(diǎn)的偵探和預(yù)測(cè)。

　　Tan等［6］針對(duì)中文文本，通過(guò)使用MI（Mutual Information）、IG（Information Gain）、CHI（CHI Statistics）和DF（Document Frequency）四種特征選擇方法和質(zhì)心分類、K近鄰、Window分類、貝葉斯分類、支持向量機(jī)五種分類方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提出信息增益特征選擇方法與SVM進(jìn)行組合，得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，但是其只是針對(duì)1 021個(gè)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并未能夠?qū)⑵鋺?yīng)用到學(xué)生評(píng)教留言中，學(xué)生評(píng)教留言具有一定的特殊性，它是對(duì)教師教學(xué)活動(dòng)的評(píng)價(jià)，其中含有對(duì)教師豐富的情感，并非只是對(duì)一件物品的評(píng)價(jià)。針對(duì)學(xué)生評(píng)教留言，本文提出了一個(gè)學(xué)生評(píng)教留言的傾向性分析算法。首先，利用ICTCLAS對(duì)2 500條留言文本進(jìn)行分詞，其次，進(jìn)行詞性過(guò)濾，保留名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞四類詞語(yǔ)，再次，進(jìn)行詞語(yǔ)過(guò)濾，使用基于頻率、信息增益、條件概率比和期望值差異四種方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，然后，生成詞頻矩陣，并將矩陣進(jìn)行奇異值分解、降維、去除冗余數(shù)據(jù)操作，最后，利用SVM將生成的矩陣進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。本文特別針對(duì)學(xué)生評(píng)教留言，為實(shí)際的教學(xué)評(píng)價(jià)活動(dòng)提供一定的決策支持，能夠生成較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，使得此算法能夠更好地應(yīng)用于實(shí)際的教務(wù)系統(tǒng)和教學(xué)活動(dòng)中。

1算法流程

　　本文特別針對(duì)學(xué)生評(píng)教留言，提出一種基于期望值差異的詞語(yǔ)過(guò)濾方法與支持向量機(jī)相結(jié)合的傾向性分析算法，算法流程如圖1所示。

　　算法流程如下：

　　輸入： 500條留言作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)， 2 060條留言作為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

　　輸出：2 060條預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的傾向性結(jié)果，以及本算法的正確率和拒識(shí)率。

　?。?）分詞。用ICTCLAS50分別對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞。

　　（2）詞性過(guò)濾。保留名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞四類詞性詞語(yǔ)。

　?。?）詞語(yǔ)過(guò)濾。利用基于頻率、信息增益、條件概率比和期望值差異的過(guò)濾方法對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行過(guò)濾。

　　（4）生成詞頻矩陣。以“詞項(xiàng)×文檔矩陣”的格式生成詞頻矩陣。

　?。?）矩陣處理。獲得訓(xùn)練文件，對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解、降維、去除冗余數(shù)據(jù)后生成訓(xùn)練文件。

　?。?）訓(xùn)練。用LIBSVM對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型。

　?。?）預(yù)測(cè)。將預(yù)測(cè)集導(dǎo)入LIBSVM，利用上一步獲得的訓(xùn)練模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。獲得傾向性結(jié)果，計(jì)算本算法的正確率和拒識(shí)率。

2學(xué)生留言的傾向性分析

　　2.1學(xué)生留言的預(yù)處理

　　2.1.1訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選取

　　訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定預(yù)測(cè)的效果，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是需要精挑細(xì)選的一些留言數(shù)據(jù)，必須具有良好的分類代表性，選取遵循以下原則：

　?。?）需要過(guò)濾掉所有空留言、只含有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的留言以及不包含任何詞語(yǔ)的文本。

　　（2）重復(fù)性留方過(guò)濾。完全重復(fù)的留言，以及留言文字相同但是有標(biāo)點(diǎn)符號(hào)不同的文本需要?jiǎng)h除，因?yàn)樗鼈兊南蛄炕鞠嗤Ｏ蛄肯嗤牧粞苑诺絣ibsvm中處理只會(huì)增加計(jì)算量。

　　（3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)中各類的數(shù)目要大體相當(dāng)。

　?。?）刪除部分表達(dá)意思相近的留言。

　　（5）訓(xùn)練數(shù)據(jù)不宜選取過(guò)多，也不宜過(guò)少，如果過(guò)多就會(huì)存在很多重復(fù)性的向量，如果過(guò)少，訓(xùn)練集太小，不能很好地進(jìn)行預(yù)測(cè)。訓(xùn)練集的大小在500條左右即可。

　　基于以上選取數(shù)據(jù)的原則，本文從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取了500條數(shù)量相當(dāng)?shù)牟钤u(píng)留言和好評(píng)留言。

　　2.1.2雙重否定短語(yǔ)的確定

　　一般情況下，一條留言中出現(xiàn)否定詞就會(huì)被判定為差評(píng)。例如：“講課太過(guò)于粗糙，條例不太清晰”，這樣的留言中含有“不”，會(huì)被判定為差評(píng)，這樣進(jìn)行判定看似是理所當(dāng)然的，實(shí)則不然，例如留言“注意啟發(fā)學(xué)生課外閱讀，不拘泥于課本，能調(diào)動(dòng)學(xué)生積極性，活躍課堂氣氛”，其中含有“不”，但是“不”后面跟的是“拘泥”，在語(yǔ)言中，雙重否定表達(dá)的是肯定意思，根據(jù)語(yǔ)義分析這是好評(píng)，但是訓(xùn)練器把它標(biāo)記成差評(píng)了，這樣不符合客觀事實(shí)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文把兩個(gè)表達(dá)否定意義的詞語(yǔ)組合成一個(gè)短語(yǔ)，形成一個(gè)表示肯定意義的短語(yǔ)，優(yōu)先對(duì)這些組合起來(lái)的二元詞語(yǔ)匹配，并在后續(xù)處理過(guò)程中把這些短語(yǔ)當(dāng)做一個(gè)詞語(yǔ)對(duì)待。

　　在留言中經(jīng)常出現(xiàn)的雙重否定詞語(yǔ)包括：不拘泥、不單純、不忘、不脫離、不失、不死、不死板、不拘于、不枯燥、不只、不少、不錯(cuò)、不容易等等。

　　2.2特征詞的四種選擇標(biāo)準(zhǔn)

　　2.2.1基于頻率的過(guò)濾方法

　　基于頻率的過(guò)濾方法中，一條留言中一個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)一次以上都是按照一次計(jì)算。本文采用了長(zhǎng)匹配優(yōu)先的方式對(duì)其進(jìn)行匹配。如果一個(gè)詞語(yǔ)包含另一個(gè)詞語(yǔ)，則被包含的詞語(yǔ)的次數(shù)不能加一，例如第一條留言中出現(xiàn)“清楚”，包含“清”，第二條留言中包含“清”，則“清”出現(xiàn)的次數(shù)只能是一次，而不是兩次，還有一種特殊情況是“松”被分作了兩個(gè)詞性，“松/a”和“松/ng”，對(duì)于這種情況需把所有詞語(yǔ)的詞性去掉之后再統(tǒng)計(jì)這個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù)。去掉出現(xiàn)頻率低于二次的留言之后，還剩下407個(gè)詞語(yǔ)。

　　2.2.2基于信息增益的過(guò)濾方法

　　基于信息增益的過(guò)濾方法中，根據(jù)IG計(jì)算公式計(jì)算需要留下的IG值：

　　c表示類別，屬于此類或者不屬于；τ表示此特征出現(xiàn)與否，布爾型。若特征與類別無(wú)關(guān)，則IG=0。按照IG值的大小排序，獲取IG值較大的407個(gè)詞語(yǔ)。

　　2.2.3基于條件概率比的過(guò)濾方法

　　基于條件概率比的過(guò)濾方法，根據(jù)下面公式計(jì)算P(word)，P1=P(word|C1),P2=P(word|C2)：

　　在這里P(word)越小越有意義，說(shuō)明word在不同類別中出現(xiàn)的概率差異大。若P1/P2=1或者P2/P1=1，則說(shuō)明word的出現(xiàn)與類別判斷無(wú)關(guān)，可去掉；若P1/P2=0或者P2/P1=0，則說(shuō)明word的出現(xiàn)與類別高度有關(guān)，此類詞語(yǔ)需保留。

　　2.2.4基于期望值差異的過(guò)濾方法

　　基于期望值差異的過(guò)濾方法，其具體計(jì)算方法是：一個(gè)詞項(xiàng)word在類i中出現(xiàn)的期望值ei=word在所有數(shù)據(jù)表中出現(xiàn)的總次數(shù)×P(Ci)，令fi表示word在類i中出現(xiàn)的實(shí)際次數(shù)，則

　　其中E的值越大越有意義。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

　　在Intel雙核CPU、主頻3.06 GHz、內(nèi)存2 GB的臺(tái)式機(jī)上實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)例，來(lái)驗(yàn)證本文算法的有效性。

　　3.1數(shù)據(jù)集

　　本文使用山東女子學(xué)院教務(wù)系統(tǒng)2011年評(píng)教數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于教務(wù)系統(tǒng)中的學(xué)生留言，共計(jì)3 000條。由于這些數(shù)據(jù)包含無(wú)意義數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)篩選，從前1 000條數(shù)據(jù)中選出500條作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集為從后2 000條中篩選出的1 309條數(shù)據(jù)。

　　3.2訓(xùn)練

　　本文基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，利用四種詞語(yǔ)過(guò)濾算法，使用SVM進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果如表1和圖2所示，表1中標(biāo)記為“0”的訓(xùn)練結(jié)果為負(fù)面評(píng)價(jià)，標(biāo)記為“1”的訓(xùn)練結(jié)果表示為正面評(píng)價(jià)，每個(gè)單元格中的三個(gè)數(shù)字分別表示正確率、錯(cuò)誤率和拒識(shí)率。

　　從表1和圖2可以看出，基于頻率的過(guò)濾方法、基于信息增益的過(guò)濾方法、基于期望值差異的過(guò)濾方法訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正確率達(dá)到了80%以上，錯(cuò)誤率都低于20%，但是基于條件概率比的過(guò)濾方法正確率不到50%。從這些數(shù)據(jù)來(lái)看，針對(duì)學(xué)生評(píng)教留言文本，選擇基于頻率、信息增益、期望值差異的詞語(yǔ)過(guò)濾方法能夠達(dá)到較好的效果。

　　3.3預(yù)測(cè)

　　預(yù)測(cè)結(jié)果如表2和圖3所示，表2中標(biāo)記為“0”的訓(xùn)練結(jié)果表示為負(fù)面評(píng)價(jià)，標(biāo)記為“1”的訓(xùn)練結(jié)果表示為正面評(píng)價(jià)，每個(gè)單元格中的三個(gè)數(shù)字分別表示正確率、錯(cuò)誤率和拒識(shí)率。

　　從表2和圖3可以看出，基于頻率的過(guò)濾方法、基于信息增益的過(guò)濾方法、基于期望值差異的過(guò)濾方法預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的正確率達(dá)到了70%以上，錯(cuò)誤率都低于30%，基于期望值差異的過(guò)濾方法錯(cuò)誤率低于20%，與其他三種算法相比，基于期望值差異的詞語(yǔ)過(guò)濾算法效果最好。從這些數(shù)據(jù)來(lái)看，針對(duì)學(xué)生評(píng)教留言文本，基于期望值差異的詞語(yǔ)過(guò)濾算法與SVM結(jié)合能夠達(dá)到較好的效果。

4結(jié)論

　　本文特別針對(duì)高等學(xué)校學(xué)生評(píng)教留言，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究了基于頻率、信息增益、條件概率比、期望值差異的四種詞語(yǔ)過(guò)濾方法與支持向量機(jī)結(jié)合，最終給出文本傾向性結(jié)果的效果，通過(guò)對(duì)比分析，得出基于期望值差異的詞語(yǔ)過(guò)濾方法與支持向量機(jī)結(jié)合的算法，能夠?qū)W(xué)生評(píng)教留言的傾向性給出較優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

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