Автоматическое определение категорий для веб-страниц из RSS-лент
Обычная схема добавления веб-страниц (вернее, ссылок на них) в Surfingbird такова: при добавлении новой ссылки пользователь должен указать до трёх категорий, к которым принадлежит эта ссылка. Понятно, что в такой ситуации задача автоматического определения категорий не стоит. Однако, кроме ручного добавления, ссылки попадают в базу и из RSS-потоков, которые предоставляют многие популярные сайты. Поскольку ссылок, поступающих через RSS-потоки, очень много, зачастую модераторы (а в этом случае именно они вынуждены проставлять категории) просто не справляются с таким объёмом. Возникает задача создания интеллектуальной системы автоматической классификации по категориям. Для ряда сайтов (например, lenta.ru или sueta.ru) категории можно вытащить непосредственно из rss-xml и вручную привязать к нашим внутренним категориям:
Дела обстоят хуже для RSS-потоков, в которых отсутствуют фиксированные категории, а вместо этого указаны пользовательские теги. Введенные произвольным образом теги (типичный пример — теги в постах ЖЖ) невозможно вручную связать с нашими категориями. И здесь уже включается более тонкая математика. Из страницы извлекается текстовый контент (тайтл, теги, полезный текст) и применяется LDA-модель, краткое описание которой можно найти в моей предыдущей статье. В результате вычисляется вектор вероятностей принадлежности веб-страницы к тематическим LDA-топикам. Полученный вектор LDA-топиков сайта используется как вектор признаков для решения задачи классификации по категориям. При этом объектами классификации являются сайты, классами являются категории. В качестве метода классификации использовалась логистическая регрессия, хотя можно применить любой другой метод, например наивный байесовский классификатор.
Для тестирования метода обучение моделей происходило на 5 тысячах классифицированных модератором сайтах из RSS-рассылок, для которых также было известно распределение по LDA-топикам. Результаты обучения на тестовой выборке представлены в таблице:
В результате приемлемое качество классификации (по доле ложных обнаружений и доле ложных пропусков) получилось только по следующим категориям: Pictures, Erotic, Humour, Music, Travel, Sport, Nature. По слишком общим категориям, например Photo, Video, News, ошибки большие.
В заключение можно сказать, что если в случае жёсткой привязки к внешним категориям классификация в принципе возможна в полностью автоматическом режиме, то классификацию по текстовому контенту неизбежно приходится вести в полуавтоматическом режиме, когда наиболее вероятные категории затем предлагаются модератору. Наша цель здесь – максимально упростить работу модератора.
Поиск дубликатов и плагиата среди веб-страниц
Еще одна задача, которую позволяет решить текстмайнинг, — это поиск и фильтрация ссылок с повторяющимся контентом. Повтор контента возможен по одной из следующих причин:
- по нескольким разным ссылкам происходит редирект на одну и ту же конечную ссылку;
- контент полностью скопирован на различных веб-страницах;
- контент скопирован частично или слегка изменён.
Первый и второй пункты являются техническими и решаются получением конечных ссылок и буквальным сравнением полезного контента для всех страниц в базе. Однако даже при полном копипасте формальное сравнение полезного текста может не пройти по понятным причинам (например, попали случайные символы или слова из меню сайта), а текст может быть и слегка изменён. Этот третий вариант мы и рассмотрим более подробно. Типичный двойник может выглядеть так:
Задача определения заимствований в широком смысле слова довольно сложна. Нас же она интересует в более узкой постановке: нам не нужно искать плагиат в каждой фразе текста, а нужно просто сравнить документы по контенту целиком.
Для этого можно эффективно использовать уже имеющуюся модель «мешка слов» (bag of words) и посчитанные веса TF-IDF всех термов сайта. Существует несколько различных техник.
Для начала введем обозначения:
— cловарь всех различных слов;
— корпус текстов (контент веб-страниц);
— множество слов в документе.
Для сравнения двух документов 
и 
сначала нужно построить объединённый вектор слов 
из слов, которые встречаются в обоих документах:
Сходство текстов рассчитывается как скалярное произведение с нормализацией:
Если 
(порог сходства), то страницы считаются двойниками.
Другой подход не учитывает веса TF-IDF, а строит сходство по бинарным данным (есть слово в документе или нет). Для оценки различия страниц используется коэффициент Жаккара:
,
где 
— множество общих слов в документах.
В результате применения этих методов выявлено несколько тысяч двойников. Для формальной оценки качества необходимо экспертным образом разметить двойников на обучающей выборке.
На этом пока всё. Надеюсь, статья окажется полезной читателю. Мы всегда рады новым идеям о том, как применить text mining для улучшения рекомендаций!
ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/company/surfingbird/blog/172417/
Добавить комментарий