孙承杰，林 磊，刘秉权

(哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

1 引言

随着Web2.0技术的发展，现实社会中的各种知识和活动正大量被移植到互联网上，例如，各种社交网络、论坛和在线教育等。其中论坛是一种重要的交流形式和信息载体，它被广泛应用于在线客户服务、在线社区和在线教育中。某些经过多年发展的论坛中已经积累了丰富的知识，这些知识在一般网站中是很难找到的，这使得论坛成为一个独特而重要的知识宝藏。但是由于论坛是一个自由交流的交互性平台，因而其中包含了太多的噪音。海量信息和包含其中的噪音让论坛用户越来越难找到他们需要的信息。

论坛中的每个线索可以看作是一个对话过程，每个帖子对应着提问、回答和确认等不同的对话行为。论坛帖子对话行为分类可以看作是论坛线索结构分析的子任务。论坛线索结构分析可以把按时间顺序线性排列的帖子变成按对话关系排列的树形结构，从而提高论坛信息的访问效率，例如，文献[1]表明论坛结构分析可以提高针对论坛信息的检索系统的效果。因此，对论坛的线索结构进行分析有重要意义。在论坛线索结构之上，可以进行问答对抽取[2]、基于不同级别的论坛检索[3]和专家发现[4]等研究。

不同功能的论坛，其对话行为可以有不同的类别划分，本文主要针对为用户解答问题的论坛的线索。目前，论坛帖子对话行为分类主要采用的还是有监督的机器学习方法，这类方法因为需要标注训练数据，因而成本较高，可移植性较差。本文的主要贡献是提出了一种基于弱监督学习的论坛帖子对话行为分类方法，该方法可以利用由先验知识指定的特征约束来进行机器学习模型参数的训练，具有很好的移植性。在CNET和edX数据集上的实验结果验证了本文提出方法的有效性。

2 相关工作

文献[5-6]把论坛帖子对话行为分类作为论坛结构分析的子任务，对比了条件随机域(CRF)模型、SVM-HMM和最大熵模型在不同特征集上的分类效果，实验结果表明CRF模型能够更好地利用帖子所在的上下文特征，效果较好。文献[7]提出了用threadCRF模型来寻找一个线索中帖子间的reply-to关系，把一个线索从线性结构转换成树状结构，但没有对reply-to关系的类型进行区分。对话行为分类还常被用到对话摘要、电子邮件分析[8]和短消息分析等应用中。目前论坛帖子对话行为分类主要采用的还是有监督的机器学习方法，无监督的方法研究较少。

论坛帖子对话行为分类与贴子所在线索的类型相关，文献[9]利用机器学习的方法对一个在线教育论坛中的线索进行了分类，具体的类别包括公告、问题和解释等。主题信息对论坛对话行为分类也具有一定帮助，属于同一个主题的帖子更有可能形成对话关系。论坛是一种交互式异步对话方式，一个线索中经常会包含多个主题，文献[10]利用论坛结构和LDA模型对论坛中的线索进行主题分割和标注。

由于在线论坛中蕴含着丰富的知识，因此针对在线论坛的信息抽取也吸引了很多研究者，跟本文比较相关的研究是问答对信息的抽取。例如，文献[11]研究了论坛中的问答对抽取问题，提出了基于模式匹配的问题识别和基于图传播方法的答案识别方法。文献[12]分析了在答案识别过程中文本相似度特征的作用，并提出了很多非文本特征。

除了细粒度的论坛信息抽取，还有很多研究者从宏观上研究论坛数据。文献[13]通过对大规模在线教育(MOOC)中的论坛数据分析学生的学习投入程度。Anderson等人[14]利用Stack Overflow论坛上的数据进行问题的回答速度与答案质量之间的关系分析、答案和问题的影响力预测等研究。微观上的线索结构分析也可以为宏观分析提供特征，使宏观分析的结论更有说服力。

3 在线论坛帖子对话行为分类

3.1 任务定义

一个线索里的帖子组成了一个对话过程，这个过程中的每个帖子可以对应到特定类别的对话行为。假设F={T0,T1,…,Tm}表示一个论坛中所有的线索集合；每个线索T由按时间顺序排列的m个帖子{p0,p1,…,pm-1}组成。论坛帖子对话行为分析的目标是为每个帖子pi指定一个对话行为类别标记ci。本文采用的论坛帖子对话行为类别标记集共包含5个大类，12个小类，如表1所示。每类标记的具体含义可以参考文献[5]。

表1 对话行为类别标记

3.2 特征

常用于论坛帖子对话行为分类的特征主要有4类： 词特征、帖子在线索中的结构特征、语义特征和发帖人特征。本文主要用到的每种特征的详细描述如下。

词特征(Word Feature)是指利用帖子中出现的词来表示帖子。本文采用TFIDF值进行特征选择，选取了不同数量的词特征来进行实验。

帖子在线索中的结构特征(Structure Feature)包含两种： 1)帖子的作者是否是帖子所在线索的发起者(Initiator)；2)帖子在线索中的位置(Position)。这些特征跟对话行为比较相关，如线索的发起者所写的帖子的对话行为更可能是Question类别的。

本文的语义特征包括简单语义特征和语义相似度特征。帖子的简单语义特征(Post Characteristic Feature)有3种，分别是帖子含有URL链接、问号和叹号的数量。这些特征的类别区分性也比较强。例如，根据经验，URL链接经常出现在Answer类别的行为中。语义相似度特征主要包括两种： 1)帖子标题之间的语义相似度特征(TitleSim)；2)帖子内容的语义相似度特征(PostSim)。本文采用基于词频的余弦相似度作为语义相似度的度量。一个帖子的TitleSim特征的值为位于该帖子之前并且与其具有最大标题相似度的帖子与当前帖子的相对位置。PostSim的定义与此类似。

发帖人特征(UserProfile)是指帖子的作者所具有的特征。例如，该发帖人的权威性，发帖人已经发表的帖子的类别分布等。本文采用了发帖人的PageRank值来表示发帖人特征。利用回帖关系，所有的发帖人可以形成一个有向图。利用这个图，就可以计算出每个发帖人的PageRank值。Page-Rank 值大的发帖人更愿意回答别人的问题。

4 方法

4.1 弱监督学习与广义期望准则

弱监督学习是介于无监督学习和半监督学习之间的一类学习方法。它可以在没有标注样本的情况下，利用先验知识和未标注样本对机器学习的模型进行参数估计。利用先验知识来进行机器学习有很多框架，本文采用的是基于广义期望准则(General-ized Expectation Criteria)的框架。广义期望准则框架是由McCallum在2007年提出的[15-16]，适合与判别式模型结合进行弱监督学习，例如，文献[17]使用基于最大熵模型的广义期望准则来进行文本分类。

广义期望准则所需要的先验知识可以由以下方式获取： 领域专家人工指定；通过特征标注获取(相对于样本标注，特征标注可以减少标注的工作量)；已有的标注数据中获取。缺少标注数据是进入新领域时经常碰到的情形。很多情况下，相近的领域可能已有标注数据。虽然两个领域并不完全相同，但是存在某些同样的特征，这些特征的约束可以从已有的标注数据中获取，然后用于指导新领域的模型学习。

4.2 基于广义期望准则的条件随机域模型

由于广义期望准则只是定义了特征约束和模型期望之间的数值函数，并没有涉及具体的模型，因此需要和具体的机器学习模型相结合来解决实际问题。在线论坛帖子的对话行为类别受其所在的线索的对话历史影响，因此对一个帖子的对话行为分类必须考虑其所在的线索。这样，论坛帖子对话行为分类问题就转化成为一个论坛线索的序列标注问题，因此条件随机域模型是比较合适的选择。所以，本文采用了基于广义期望准则的条件随机域模型(GE-CRF)，模型的目标函数如式(2)所示。

在式(2)中，θ是条件随机域模型的参数，logp(θ)是正则化项，用来约束θ的大小。logp(yL|x;θ)用来计算标注数据的对数似然度，在没有标注数据的情况下，可以去掉这一项。GE-CRF模型可以采用梯度下降方法来求解参数，本文使用了Mal-

let工具包*http://mallet.cs.umass.edu/来实现求解过程。

4.3 特征约束

本文主要采用了从已有的标注数据中获取特征约束的方式。采用这种方式虽然增加了对标注数据的要求，但是依然可以说明本文提出弱监督学习方法的有效性，而且便于提高本文结果的可重复性。在实际应用中，为了减少对训练数据的依赖，可以采用专家指定的方式获取特征约束。表2给出了本文所用的特征约束示例。表2中的第1列表示特征名字，如1@Initiator表示该帖子的作者是帖子所在线索的发起者；表2中的第2列表示第1列的特征名字对应的特征对应的特征约束，其实质是每个特征在每个对话行为类别上的概率分布。如第1行第2列表示如果某个论坛帖子具有1@Initiator特征，那么它是Question-question类别的概率为0.45，是Question-add类别的概率为0.3。

表2 特征约束示例

为每个类别都指定准确的概率分布是很难做到的，GE-CRF并不要求完全准确的概率分布约束，只要是一个大概的估计，甚至可以指定一个概率范围。此外，GE-CRF也不需要为每个特征的每个类别都指定约束，只需要给出那些比较容易估计的特征约束就可以了，因此在表2中第2列的特征约束只给出了几个类别的概率分布。这些性质极大地降低了GE-CRF的使用难度。

5 实验与结果分析

5.1 实验数据集

本文采用了两个数据集来进行实验。分别是CNET数据集和edX数据集。CNET数据集的数据来自CNET论坛* http://forums.cnet.com/，包含320个线索，1 332个帖子[5]。数据集的标注采用了表1中的类别体系，其中数量最多的类别标记是Answer-answer，占40.3%，各个类别的具体数量分布如图1所示。从图1中可以看出，各个类别的数量分布极不平衡，很多类别的数量比较少， Answer-correction类别甚至都没有出现。

edX数据集来自MOOC网站edX*https://www.edx.org/上2013年春季课程“7.00x: Introduction to Biology—The Secret of Life”的课程论坛。共包含561个线索，1 977个帖子。该数据集是采用Amazon的Mechanical Turk用众包的方式进行标注的。标注集与CNET数据集相同，数量最多的类别标记也是Answer-answer，占31.9%。

图1 CNET和edX数据集各类别数量分布

5.2 实验设置

为了便于与他人工作比较，在计算实验结果时，本文采用了按照线索数量划分的10-fold交叉验证的平均结果。评价指标采用了整体精确率(Accuracy)。对于全部测试样本而言，分类的整体精确率与整体微平均F值(Micro-F)是相等的，因此本文的结果可以直接与文献[5]中的对话行为分类结果对比。

与有监督学习的CRF模型相比，GE-CRF的训练过程不需要标注样本，只需要有特征约束就可以了。为了在方便在训练过程中构造GE-CRF模型训练所需的标记转移矩阵，本文随机给出了每个论坛帖子对应的对话行为类别。

本文利用最小平方差损失函数(L2)作为广义期望项的得分函数。采用最小平方差损失函数的好处是在指定特征约束时，不需要对所有的类别进行指定，这对于标记比较多的任务来说非常方便。如果采用KL距离，则需要为每个特征对应的所有类别指定特征约束。本文采用了Mallet工具包中实现的GE-CRF模型。

实验的任务主要有3个： 1)测试不同特征组合的分类效果；2)比较GE-CRF和其他方法的分类效果；3)测试GE-CRF方法在不同数据集上的效果。为了完成任务1，实验中采用了不同的特征组合方式，每种特征组合的具体实验结果如表3所示。表3中的实验都是在CNET数据集上进行的。表3中的词特征是根据TFIDF值进行特征选择的。由于很难直接判断某个词的对话行为类别偏好，因此没有对词特征指定特征约束。

5.3 实验结果与分析

从表3中可以看出，结构特征对的分类效果最为明显；语义相似度对分类效果有提升作用；没有特征约束的词特征对分类效果也有帮助。词特征对分类效果的提升说明了GE-CRF模型在训练过程中，可以利用已有的特征约束，自动优化没有约束的特征，使他们发挥作用。表3中，发帖人特征没有对分类效果起到促进作用，可能是因为CNET数据集中的帖子数量较少，因而算出的发帖人的PageRank值不够准确。

表3 CNET数据集上不同特征组合的对话行为分类实验结果对比

为了评价GE-CRF模型的效果，本文对比了在采用同样特征集时，不同方法的实验结果。表4中前两行是两种基准方法： 第1行对应采用大数投票(Majority voting)的方法，把所有的类别都分成Answer-answer；第2行是一种基于帖子在线索中的位置(Position-conditioned baseline)的分类方法，把每个线索中的第1个帖子分成Question-question，把其他所有的帖子都分类成Answer-answer。 从表4中可以看出，GE-CRF的分类效果超过了两个基准方法，甚至好于有监督的CRF模型的分类效果。

表4 不同方法的对话行为分类实验结果对比

在edX数据集上，机器学习的方法的效果和第二种基线方法相差不大，分析可能的原因有： 1)edX数据集是采用众包方式标注的，标注质量不够高。经过与专家标注的少量数据比较，kappa值只有0.51*Kappa值是通过计算每类标记的Kappa值然后通过平均得到的。;2)MOOC上的论坛的学习者背景多样化，这种多样化使MOOC论坛表达方式和用词习惯比较多样化，因而较难分析。

6 结论与未来工作

本文提出了一种基于弱监督学习的在线论坛帖子对话行为分类方法。该方法以条件随机域模型为基础，可以利用多种方式获得特征约束，具有很好的可移植性。本文测试并分析了不同组合的特征分类效果。在CNET和edX两个数据集上的实验结果显示了本文提出的基于最大期望准则的弱监督学习方法的有效性。

本文只是利用弱监督学习方法对一个线索中的帖子的对话行为进行了分类，还没有确定每个帖子的链接目标。因此，未来工作包括如何利用弱监督学习寻找每个帖子的链接目标。此外，本文采用的特征约束比较简单，只考虑了单个特征的类别分布约束，探索更复杂的特征约束表示方法，也是未来的工作之一。

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