摘要：學(xué)生評教留言經(jīng)過逐年累積,，已經(jīng)形成一個巨量的信息資源,，如何進行挖掘和分析這些資源已經(jīng)成為一項緊迫的任務(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留言進行分析，采用ICTCLAS分詞軟件進行分詞,，利用MATLAB軟件進行矩陣奇異值分解和降維,，使用支持向量機進行訓(xùn)練和預(yù)測數(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)測結(jié)果,。最后通過實例說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

0引言

       學(xué)生評教留言經(jīng)過逐年累積,，已經(jīng)形成一個巨量的信息資源,，對其進行數(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)了一個學(xué)校對其教學(xué)水平和方法進行提升和改進的能力,，一個高水平的學(xué)校應(yīng)積極發(fā)展對學(xué)生留言的挖掘,，對其進行分析、處理并最后得出結(jié)論,，及時了解和分析教師的教學(xué)現(xiàn)狀和學(xué)生們的聽課反饋,。

　　國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對文本傾向性分析進行了大量研究［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,，實現(xiàn)了名人網(wǎng)頁的褒貶傾向性分類；唐慧豐等［2］通過對中文文本不同分類方法的對比分析,，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］針對中文文本，通過對四種特征選擇方法和五種學(xué)習(xí)方法進行實驗,，提出信息增益特征選擇方法與SVM進行組合,，能夠得到較好的預(yù)測結(jié)果；Prabowo等［7］提出一種規(guī)則分類,、監(jiān)督學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,，能夠?qū)﹄娪霸u論、產(chǎn)品評論和MySpace留言進行傾向性分析,；Li等［8］提出結(jié)合Kmeans聚類算法和SVM來實現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法,，并利用此算法進行在線論壇熱點的偵探和預(yù)測。

　　Tan等［6］針對中文文本,，通過使用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,、支持向量機五種分類方法進行實驗,，提出信息增益特征選擇方法與SVM進行組合，得到較好的預(yù)測結(jié)果,，但是其只是針對1 021個文本數(shù)據(jù)進行實驗,，并未能夠?qū)⑵鋺?yīng)用到學(xué)生評教留言中，學(xué)生評教留言具有一定的特殊性,，它是對教師教學(xué)活動的評價,，其中含有對教師豐富的情感，并非只是對一件物品的評價,。針對學(xué)生評教留言,，本文提出了一個學(xué)生評教留言的傾向性分析算法。首先,，利用ICTCLAS對2 500條留言文本進行分詞,，其次，進行詞性過濾,，保留名詞,、動詞、形容詞和副詞四類詞語,，再次,，進行詞語過濾，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行實驗，然后,，生成詞頻矩陣,，并將矩陣進行奇異值分解、降維,、去除冗余數(shù)據(jù)操作,，最后,，利用SVM將生成的矩陣進行訓(xùn)練和預(yù)測。本文特別針對學(xué)生評教留言,，為實際的教學(xué)評價活動提供一定的決策支持,，能夠生成較好的預(yù)測結(jié)果，使得此算法能夠更好地應(yīng)用于實際的教務(wù)系統(tǒng)和教學(xué)活動中,。

1算法流程

　　本文特別針對學(xué)生評教留言,，提出一種基于期望值差異的詞語過濾方法與支持向量機相結(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)測數(shù)據(jù)。

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

　　（1）分詞,。用ICTCLAS50分別對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)進行分詞,。

　　（2）詞性過濾,。保留名詞,、動詞、形容詞和副詞四類詞性詞語,。

　?。?）詞語過濾。利用基于頻率,、信息增益,、條件概率比和期望值差異的過濾方法對詞語進行過濾。

　?。?）生成詞頻矩陣,。以“詞項×文檔矩陣”的格式生成詞頻矩陣。

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

　?。?）訓(xùn)練,。用LIBSVM對訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型。

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

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)測的效果,，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是需要精挑細選的一些留言數(shù)據(jù),，必須具有良好的分類代表性,，選取遵循以下原則：

　?。?）需要過濾掉所有空留言、只含有標點符號的留言以及不包含任何詞語的文本,。

　?。?）重復(fù)性留方過濾。完全重復(fù)的留言,，以及留言文字相同但是有標點符號不同的文本需要刪除,，因為它們的向量基本相同。向量相同的留言放到libsvm中處理只會增加計算量,。

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

　?。?）刪除部分表達意思相近的留言,。

　　（5）訓(xùn)練數(shù)據(jù)不宜選取過多,，也不宜過少,，如果過多就會存在很多重復(fù)性的向量，如果過少,，訓(xùn)練集太小,，不能很好地進行預(yù)測。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)庫中抽取了500條數(shù)量相當(dāng)?shù)牟钤u留言和好評留言。

　　2.1.2雙重否定短語的確定

　　一般情況下,，一條留言中出現(xiàn)否定詞就會被判定為差評,。例如：“講課太過于粗糙，條例不太清晰”,，這樣的留言中含有“不”,，會被判定為差評，這樣進行判定看似是理所當(dāng)然的，實則不然,，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”,，在語言中,，雙重否定表達的是肯定意思，根據(jù)語義分析這是好評,，但是訓(xùn)練器把它標記成差評了,，這樣不符合客觀事實。為了解決這個問題,，本文把兩個表達否定意義的詞語組合成一個短語,，形成一個表示肯定意義的短語，優(yōu)先對這些組合起來的二元詞語匹配,，并在后續(xù)處理過程中把這些短語當(dāng)做一個詞語對待,。

　　在留言中經(jīng)常出現(xiàn)的雙重否定詞語包括：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,、不容易等等。

　　2.2特征詞的四種選擇標準

　　2.2.1基于頻率的過濾方法

　　基于頻率的過濾方法中,，一條留言中一個詞語出現(xiàn)一次以上都是按照一次計算,。本文采用了長匹配優(yōu)先的方式對其進行匹配。如果一個詞語包含另一個詞語,，則被包含的詞語的次數(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”被分作了兩個詞性,，“松/a”和“松/ng”,，對于這種情況需把所有詞語的詞性去掉之后再統(tǒng)計這個詞語出現(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個詞語,。

　　2.2.2基于信息增益的過濾方法

　　基于信息增益的過濾方法中，根據(jù)IG計算公式計算需要留下的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,。若特征與類別無關(guān),，則IG=0。按照IG值的大小排序,，獲取IG值較大的407個詞語,。

　　2.2.3基于條件概率比的過濾方法

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

　　在這里P(word)越小越有意義，說明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,，則說明word的出現(xiàn)與類別判斷無關(guān)，可去掉,；若P1/P2=0或者P2/P1=0,，則說明word的出現(xiàn)與類別高度有關(guān)，此類詞語需保留,。

　　2.2.4基于期望值差異的過濾方法

　　基于期望值差異的過濾方法,，其具體計算方法是：一個詞項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)的實際次數(shù),，則

　　其中E的值越大越有意義,。

3實驗結(jié)果分析

　　在Intel雙核CPU、主頻3.06 GHz,、內(nèi)存2 GB的臺式機上實現(xiàn)一個實例,，來驗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年評教數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源,，原始數(shù)據(jù)來源于教務(wù)系統(tǒng)中的學(xué)生留言,，共計3 000條。由于這些數(shù)據(jù)包含無意義數(shù)據(jù),，經(jīng)過篩選,，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

　　本文基于真實數(shù)據(jù)集,，利用四種詞語過濾算法,，使用SVM進行訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果如表1和圖2所示,，表1中標記為“0”的訓(xùn)練結(jié)果為負面評價,，標記為“1”的訓(xùn)練結(jié)果表示為正面評價，每個單元格中的三個數(shù)字分別表示正確率,、錯誤率和拒識率,。

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

　　3.3預(yù)測

　　預(yù)測結(jié)果如表2和圖3所示,，表2中標記為“0”的訓(xùn)練結(jié)果表示為負面評價，標記為“1”的訓(xùn)練結(jié)果表示為正面評價,，每個單元格中的三個數(shù)字分別表示正確率,、錯誤率和拒識率。

　　從表2和圖3可以看出,，基于頻率的過濾方法,、基于信息增益的過濾方法、基于期望值差異的過濾方法預(yù)測數(shù)據(jù)的正確率達到了70%以上,，錯誤率都低于30%,，基于期望值差異的過濾方法錯誤率低于20%，與其他三種算法相比,，基于期望值差異的詞語過濾算法效果最好,。從這些數(shù)據(jù)來看，針對學(xué)生評教留言文本,，基于期望值差異的詞語過濾算法與SVM結(jié)合能夠達到較好的效果,。

4結(jié)論

　　本文特別針對高等學(xué)校學(xué)生評教留言，通過實驗研究了基于頻率,、信息增益,、條件概率比,、期望值差異的四種詞語過濾方法與支持向量機結(jié)合，最終給出文本傾向性結(jié)果的效果,，通過對比分析,，得出基于期望值差異的詞語過濾方法與支持向量機結(jié)合的算法，能夠?qū)W(xué)生評教留言的傾向性給出較優(yōu)的預(yù)測結(jié)果,。

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