安志萍：基于机器学习算法在中文文本分析中的应用

　　自然语言处理(NLP)是人工智能领域中的关键分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多NLP的子领域中，中文文本分析因其独特的语言结构和应用需求，在技术发展和实际应用中占据了举足轻重的地位。

　　在现代科技领域，中文文本分析的应用场景极为广泛，其重要性体现在多个方面。例如，在搜索引擎中，中文文本分析技术是实现对大量中文内容进行有效索引和分类的关键，确保了用户查询的快速响应和信息的准确匹配。在智能问答系统中，中文文本分析技术使系统能够深入解析用户的询问，并提供恰当的回答，增强了人机交互的自然性和准确性。此外，在舆情监测领域，中文文本分析技术通过对网络文本的实时分析和评估，为及时发现和应对潜在的负面信息提供了技术支持。

　　为了实现这些功能，中文文本分析需要对语言的语法结构、语义内容以及情感倾向等层面进行深入的理解和处理。这不仅涉及到对语言本身的深刻洞察，也需要依赖先进的机器学习算法来提升处理的效率和准确性。机器学习算法为中文文本分析提供了强大的技术支持，使对复杂语言现象的建模和分析成为可能。

　　本文将重点探讨机器学习算法在中文文本分析任务中的应用与大家进行交流，分析其主要功能，并评估其在具体实验中的表现，旨在进一步推动中文文本分析技术在实际应用中提供参考。

　　一主要算法介绍

　　1.分词算法

　　在中文文本中，一个有意义的词汇单元通常由一个或多个汉字组成，这些汉字在语义上具有一定的关联性。分词算法是自然语言处理中的基本任务之一，是将连续的中文文本切分成一个个有意义的词汇单元的过程，例如词语、成语、短语等。常用的中文分词算法包括基于字典的分词、基于统计的分词、基于机器学习的分词等，这些算法各有优缺点，需要根据具体应用场景进行合适的选择。基于字典的分词算法主要依靠事先构建的规则或分词词典，将文本切分成对应的词汇单元;基于统计的分词算法则通过统计学方法，从文本中统计出现频率较高的词汇单元，建立词频模型和词性标注模型，然后利用这些模型对新的文本再进行分词;基于机器学习的分词算法则是利用深度神经网络等机器学习技术，通过大量的训练数据，将分词问题转化为一个序列标注问题，从而学习出更加准确的分词结果。

　　2.词频分析

　　词频分析可以帮助机器更好地理解文本的内容和结构，从而实现更加准确和有效的文本分析。词频分析算法是将文本中的词汇单元按照出现频率进行从高到低排序的过程，从而实现对文本内容的挖掘和理解。在文本中出现次数最多的这些词语通常被称为“高频词”或“关键词”。在中文文本分析中，词频分析算法在信息检索、文本分类、文本聚类等领域具有广泛应用。例如，在信息检索中，可以用于衡量文档的重要性，从而提高检索的准确率。在文本分类中，可以用于提取文本的特征，实现对文本核心内容的快速理解，提高分类的准确率。在文本聚类中，可以用于计算文本的相似度，从而提高聚类的准确率。TF-IDF算法是词频分析中最为常用的一种算法，也是用于文本挖掘和信息检索的经典算法，它是基于词频和逆文档频率来评估词汇在全文中的重要性。其他算法还有TF、IDF、逆文档频率、词袋模型等。

　　3.词云

　　词云(WordCloud)也叫文字云，是基于机器学习算法的常见的文本分析工具、它将文本中的每个单词看作一个节点，单词出现的频次看作节点的大小，然后将节点按照一定的算法进行连接，按照其出现频率进行颜色深浅的视觉化展示。词云的特点是直观、形象、易于理解，可以帮助我们快速领略文本主旨、关键词等信息。词云的生成方法主要有基于词频和基于词向量两种。

　　4.多项式朴素贝叶斯模型

　　多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naïve Bayes，MNB)模型是一种基于机器学习算法的文本分类方法，因其具有较高的分类性能和可扩展性，在中文文本分类领域应用较为广泛。使用多项式朴素贝叶斯模型训练和预测过程主要包括特征学习和分类器学习两个步骤。训练模型前首先是构建文本特征，即将原始文本数据进行处理转换为数值特征。特征学习是根据训练数据集计算出每个文本特征的值，并更新特征的权重。分类器学习是根据训练数据集更新多项式参数，使模型能够对输入文本进行正确的分类。

　　二实验案例介绍

　　本案例以行业满意度问卷为研究对象，旨在通过情感分析与主题信息检索两种应用场景，利用机器学习算法高效挖掘问卷中的关键问题。以下是对研究内容的详细说明：

　　1.数据来源与预处理

　　(1)数据集：使用行业满意度季度数据集为实验数据，原始数据记录共2288条。

　　(2)数据标签：通过人工分析问卷，添加数据标签，其中0代表不满意、1代表满意。

　　(3)数据字段：根据研究需要，保留关键字段，包括“科室”、“题目填写结果”和“label”。

　　2.技术工具

　　(1)编程语言：Python 3.7

　　(2)开发环境：PyCharm2022.2(Community Edition)

　　3.实验步骤设计

　　第一步文本预处理：通过分词、去停用词和去除特殊字符等对文本进行清洗，以提高中文文本分类的准确度，并减少计算过程中的冗余。本案例以哈工大中文停用词为基础进行文本处理;

　　第二步绘制词云图：对文本中的高频词汇进行可视化展示，直观反映文本数据的关键特征;

　　第三步特征提取：使用TF-IDF算法将文本数据转换为数值型特征向量，为后续模型训练提供输入;

　　第四步模型训练：将数据集划分训练集和测试集，构建多项式朴素贝叶斯模型，使用训练集对模型进行训练，并通过3折交叉验证优化模型参数;

　　第五步模型评估：对优化后的模型使用测试集进行模型性能评估，计算模型的准确度(Accuracy)、F1-Score等关键性能指标，使用绘制混淆矩阵和ROC曲线评估模型的分类效果。

　　4.主要步骤输出

　　(1)文本特征提取：原始文本数据与经分词等处理后的效果，如下图：

　　(2)词频与词云图：如下图所示，是每条记录中词频前3和按满意结果生成的词云图。

　　(3)模型评估：优化后的模型性能测试指标数据，如下图：

　　三结果与讨论

　　实验结果表明，该方案可以达到较高的分类准确性，也证明了机器学习算法在中文文本分类任务中的有效性和效率。相对传统的人工读取文件并进行问卷内容的提炼或总结，机器学习算法作为一种新的解决方案，不仅显著提高信息检索的工作效率，而且对大规模数据集的处理也提供了可能。虽然本实验取得了显著效果，但后期仍存在一些挑战和提升空间，作为未来可持续深入研究的目标。例如，在未参与训练和交叉验证的数据集上进一步验证模型的泛化能力;对分析模型预测错误的案例，了解错误原因，是否与特定特征相关;根据新收集的数据定期重新训练模型，以保持其准确性;可将模型扩展到其他相关任务，提高模型的多功能性和多应用场景等。

　　作者简介

　　安志萍，高级工程师，在职博士学历。CHIMA委员，中国研究型医院学会医疗信息化分会理事，中国医疗保健国际交流促进会医学工程与信息学分会委员，中国医学装备协会医院物联网分会委员。长期从事医院信息化建设工作。作者观点纯属与同行做技术交流，欢迎批评指正。