【论文笔记】韩家炜团队无监督主题分类构建法- 专知

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【论文笔记】韩家炜团队无监督主题分类构建法

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【导读】本篇论文是KDD2018韩家炜团队发表的一篇论文：基于自适应术语嵌入和聚类的无监督主题分类构建法，初次阅读，后续会结合代码进一步加深理解。

No.1

简要介绍

创新点：现存的基于模式的方法将每个术语视为独立的概念节点，这样会忽略主题之间的邻近性和语义相关性。为了解决这个问题，作者提出了一种构建主题分类法的方法。其中每个节点代表一个概念主题，并被定义为语义相关的概念集群。

方法：使用嵌入和聚类以递归方式构建主题分类。

现存方法中的每个节点表示的是独立的内容，通过获取上下位词对来分类，虽然准确率较高，但是会出现覆盖率低、高冗余、信息量低等问题。

作者在论文中提到采用主题分类法，每个节点代表一个概念性主题，即语义上一致的概念性术语集。也就是说，对于“信息检索”主题，它的相关术语还包括“文本检索”“ir”等等。

在构建主题分类法时，采用名为TaxoGen的无监督方法。它将概念术语嵌入到潜在空间中以捕获其语义，并使用术语嵌入基于层次聚类来递归构造分类法。在此过程中，存在两个挑战：

确定不同概念的适当级别并非易事，父节点拆分时，并非全部都适合细化成子节点。
在较低级别上的全局嵌入的判别力有限。比如，在细分“机器学习”主题时，发现“机器学习”与“强化学习”的全局嵌入比较相似，因此划分机器学习主题时会有点困难

TaxoGen中的两个模块来解决上面提到的两个困难，分别为自适应聚类模块和局部术语嵌入模块。这两个会在后边详细介绍。

主要贡献：

采用递归方法构建主题分类
提出自适应聚类模块来划分模糊话题的等级
提出局部嵌入模块来提高嵌入识别能力
在真实数据上验证TaxoGen的有效性

No.2

相关工作

此部分回顾现存的分类构建方法：基于模式的方法；基于聚类的方法和有监督方法。

基于模式的方法

基于模式的方法通常用来构造上下位分类法，首先使用预定义的词汇模式从语料库提取上下位词对，然后将所提取的对组织到分类树中。这种方法在查找基于手工规则或生成模式的关系方面十分有效，然而，对于构建主题分类却并不受用。主要原因在于：首先，主题分类法中的每个节点是代表概念性主题的一组术语；其次，由于基于自然语言的亲子关系表达差异很大，基于模式的方法通常会降低召回率。

基于聚类的方法

聚类方法与主题分类相似，通常，聚类方法先学习词的表示，然后根据它们的相似度和聚类分离将它们组织成一个结构。TaxoGen中的局部术语嵌入与现存的方法不同。首先，不需要给上下位词对标签；其次，仅使用与主题相关的文档来学习每个主题的局部嵌入。局部嵌入可以很好地分离具有细微语义差异的术语。TaxoGen中的自适应聚类模块将模糊的话题划分到适合的等级，这个模块将同一主题的术语归为一组，并以较大距离分割子主题。

有监督方法

通常，这种方法会根据上下位词对的训练数据，或从NLP工具中获取的上下文信息提取词特征并将术语对分为关系或非关系。此方法的最新技术利用了预训练的词嵌入，并学习关系分类器。但是这些方法的训练数据仅限于提供上下位词对的关系，并不能轻松地构建主题分类法。此外，对于特定领域的文本数据（例如文本中使用的科学出版物数据），几乎不能从专家那里收集到丰富的监督信息，因此，作者专注于无监督分类法构建中的技术发展。

No.3

符号说明

构建的主题分类的输入包括两部分：文档语料库D和种子术语集T。论文中的T是由D中提取的常用名词短语。通过给定的D和T，来构建树形结构H。每个节点C表示一个概念性主题，用一组术语Tc∈ T来描述。节点C有一组子集合SC = {S1, S2, . . . , SN },每个Sn为C的子主题。

No.4

方法介绍

TaxoGen将所有的术语嵌入到潜在空间以获得其语义，然后进行递归分类。如上图，首先初始化包含T中所有术语的根节点，然后通过自上而下的圆形聚类进行细分。

接下来对TaxoGen中的两个模块进行详细介绍。

自适应聚类模块

此模块基于球形K均值算法，该算法将一组术语嵌入分为K个聚类，每个聚类的术语具有相似的嵌入方向。之所以选择球形K均值，是因为受到词嵌入之间的余弦相似度的影响。主题的中心方向作为单位球面上的语义焦点，并且该主题的词落在中心方向周围表示相近的语义。

关键思想是迭代确定通用术语并细化子节点，这个过程包括2个操作：在聚类过程中排除通用术语可以使子节点的边界更清晰；完善子节点边界可以检测到其他通用术语。

算法1中，给定父主题C，并将C的所有术语放入子主题术语集Csub中，然后进行迭代，获取子术语集Csub中的每个术语t的代表性分数，对于代表性小于阈值δ的术语t进行剔除，推高通用术语后，重新形成了子主题术语集Csub并为下一个球形聚类做准备。当在迭代过程中找不到通用术语的时候，迭代结束，最后的一组子主题作为返回值。

对于子主题Sk的术语代表性的计算，使用Sk的文档来衡量术语的代表性，作者通过TF-IDF来获取属于每个主题Sk的文档，通过这些文档，计算Popularity和Concentration来得到子主题Sk的术语代表性。

Popularity：Sk的代表词应经常出现在Sk的文档中。

Concentration：与Sk的同级主题相比，Sk的代表性术语应与Sk更相关。

定义主题Sk的术语代表性为：

这里，pop(t,Sk)和con(t,Sk)分别为Sk的popularity和concentration分数，对于这两部分的计算如下：

红色框中表示的是Dk中t出现的次数，黄色框是Dk的总数，Dk表示属于Sk的文档。

为了计算con(t,Sk)，首先将Dk中的所有文档拼起来，为每个子主题Sk形成一个伪文档Dk，然后根据与伪文档Dk的相关性，进行如下计算：

红色框表示t与伪文档Dk的BM25相关性。

举例说明：

例如figure 2中将“computer science”分为CG、ML、IR三个子话题。其中的一个子话题如ML，术语“clustering”和“classificiation”在聚类中获得了较高的代表性分数。相反，不代表任何子主题的术语“computer science”被视为通用术语，作为父节点。

局部术语嵌入模块

TaxoGen的递归分类构建过程依赖术语嵌入，该嵌入通过学习术语的固定大小矢量表示来对术语语义进行编码，作者使用SkipGram模型来学习术语嵌入。

形式上，给定语料库D，对于任何标记t，都考虑一个以t为中心的滑动窗口，并使用Wt表示出现在上下文窗口中的标记。然后定义观察上下文的对数概率为：

vt是术语t的嵌入，红色框是术语w的上下文嵌入，V是语料库D的词典。然后，在D中的所有标记上定义SkipGram的目标函数：

通过随机梯度下降和负采样最大化目标函数来学习术语嵌入。

然而，在训练数据时，对于较低等级的区分能力有限，比如区分“machine learning”与“reinforcement learning”,它们有相似的上下文，在潜在空间的嵌入程度近似。因此，采用局部嵌入模块，来增强术语分类在较低等级中判别力。对于任意一个非根部话题C，将学习C的局部术语嵌入。首先，从语料库D中创建于主题C相关的子语料库Dc，在获得子语料库Dc时，有两个策略：

基于聚类。通过使用TF-IDF权重对d中的术语进行聚合，得出每个文档d ∈ D的聚类成员，聚集到主题C中的文档集合形成子语料库Dc。
基于检索。使用d中术语嵌入的TF-IDF加权平均值来计算文档d∈ D的嵌入，基于获得的文档嵌入，使用主题C的平均方向作为查询向量，以检索前M个最接近的文档并形成子语料库Dc。

举例说明：

如Figure 2中的“machine learning”。首先获得子语料库Dml，在Dml中，主题术语“machine learning”与“ml”出现在大量文档中，它们可以轻松地与更具体的术语分开，同时，不同于机器学习的子话题（如“classifcation”和“clustering”）在局部嵌入空间中也可以更容易区分。因为对局部嵌入进行训练以保留与主题相关的文档语义信息，因此，不同的术语在嵌入空间会表现出细微的语义差异。

No.5

实验

实验设置

两个数据集：（1）DBLP包含1,889,656篇计算机科学的论文标题，分别来自信息检索、计算机视觉、机器人、安全与网络和机器学习。从这些论文标题中，使用现有的NP块来提取所有名词短语，然后删除不常见的名词短语以形成术语集，从而产生13,345个不同的术语。（2）SP包含94476篇信号处理的论文摘要。同样，提取这些摘要中的所有名词短语以形成术语集并获得6,982个不同的术语。

实验对比：HLDA、HPAM、HClus、NoAC、NoLE。其中NoAC和NoLE分别是不包括自适应聚类模块和局部嵌入模块的两个实验模型。

参数设置：在DBLP数据集上生成4层分类，在SP上生成3层分类。

TaxoGen实验中，聚类值K=5；阈值δ，在DBLP设置为0.25，SP上为0.15；

HLDA实验中，有3个超参数，分别为α = 0.1,γ = 1.0, η = 1.0；

HPAM实验中，设置上下主题的混合优先级，在两个数据集上均为1.5和1.0；

HClus、NoAC和NoLE的实验设置于TaxoGen相同。

定性结果

上图为TaxoGen在DBLP数据库中的结果，从图中可以看到将根话题分为5个子话题，唯一的缺陷是“对象识别”，这对于计算机视觉领域来说太具体，原因可能是“对象识别”一词在计算机视觉论文的标题中太流行了。

每个等级的主题划分质量良好以外，它们各自的主题在语义上也是连贯的，涵盖了同一主题的不同方面和不同表达。

实验分别对比了NoAC 和NoLE。从Figure 4(a)中可以看出，NoLE也可以找到子话题，但是主要的缺点是大量子话题划分不正确，比如父子对‘web search’ 和 ‘web search’, ‘neural networks’和 ‘neural networks’。背后的原因可能是NoLE在所有的等级中都使用了全局术语嵌入，因此，不同语义的术语有相似的嵌入并且在较低的等级上比较难区分。同样，NoAC也出现类似的问题，但是原因不同，NoAC不会利用自适应聚类提炼属于父主题的术语。