摘要：当前人类处于信息爆炸的时代，对于海量的文本数据，可以利用人工智能的工具来提高数据分析处理的效率，来挖掘海量数据的宝藏。文章主要对文本的主题分类算法进行研究，通过改进分类方法并提出可视化方案，使主题分类具有更好的应用价值。首先通过利用LDA主题分类算法进行处理，并提出了一些改进方法使分类效果更优，并最终生成可视化的主题分类结果，进而用于推荐系统、数据挖掘、数据分析等领域。
　　关键词：自然语言处理：主题分类；数据可视化
　　自然语言处理是机器学习中的热门领域，随着Internet上数据产出的速度越来越快，文本挖掘广泛用于特征抽取、语义关系挖掘、文本聚类等领域，并且在实践的基础上对文本挖掘的算法进行了丰富的研究和改进。本文给出一个基于文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）的主题挖掘的完整应用，通过爬虫来抓取特定网站的数据，在数据预处理（包括分词、去停用词、词频计算、特征向量化）后，利用LDA主题分类算法进行处理，并通过对分类过程优化和算法改进，得到良好的主题分类效果，最终利用玫瑰图等可视化方式推送给用户，进而将结果利用在知识存储、推荐系统、数据分析等场景。本文最后以某老人健康网站为例，应用该系统展示分类效果。
　　1 数据采集与预处理
　　1.1获取数据源
　　获取数据源的方式多种多样，为了面向数据不断积累的互联网，本节设计了爬虫组件来灵活获取数据源。爬虫[1]，是按照一定规则来自动抓取万维网信息的程序或者脚本，是获取信息的有效方式之一。本文设计了基于双阻塞队列的并行化爬虫策略，对某老人健康网站持续爬取，截至当前积累了16 430篇有关老人养老、健康等方面的文章。
　　1.2文本预处理
　　对于文本预处理来说，首先需要对文本分词，对于中文的分词处理比拉丁系语言难度更大。和大部分西方语言不同，书面汉语的词语之间没有明显的空格标记，句子是以字串的形式出现。把字串变为词串难点在与消除歧义[2]，本文使用Jieba分析系统，其python版本最高可以完成1.5 MB每秒的分词速度。
　　其次对于原始文本来说，带有很多噪声，这时运用停用词过滤的技术进行文本预处理[3]。停用词除了不會让日常用词等噪声影响分析结果外，同时也极大降低了计算规模。预处理的最后一步，就是建立词袋模型，这是对语料集的特征向量化，为随后的计算做准备。
　　2 文本主题分类
　　2.1 LDA主题模型
　　LDA为3层贝叶斯概率模型[4]，包含文章、主题、词语3层结构，一种无监督的机器学习算法。在LDA中，主题是指在文本集合内具有隐含相关性的词语的组合，适用于文字信息的提炼和归纳。LDA建模过程的概率图模型如图l所示，其中，阴影部分里的圆圈表示观测变量，阴影外的圆圈表示隐含变量，箭头表示变量之间的关联。
　　LDA主题建模的核心思想认为，一篇文档的生成是一个“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”的过程。在LDA中参数αfalse和βfalse由用户凭经验事先给定，LDA的概率图模型可以得到联合分布率公式：
　　求解的常用方法包含EM算法、Gibbs抽样法等。本文采用Gibbs抽样法[5]，其核心思想为每次只排除当前维度，然后给定其他维度的变量值采样，再用这些采样来估算出当前维度的值。不断重复迭代上述过程直到收敛，得到待估参数。
　　2.2用TF-IDF改进系统
　　对于LDA来说，可以发现潜在的主题，但是在分析过程中会有很大的噪声，这些噪声并不是常见的停用词，而是一些在文档中出现的某些干扰词，所以需要从“大局观”的角度来去除燥声，而TF_IDF[6]在这计算词汇重要度方面表现优异，可以通过对文档集进行非重要词过滤，同时保留重要度最高的那部分即可。
　　3 数据分析
　　3.1主题分类结果
　　本文系统使用python开发，其中算法部分利用scikit-learn和numpy等开源框架实现，可视化部分利用G2[7]提供的工具。并利用采集的16 430个相关文章作为原始语料，进行分析处理和结果展示。对语料分为10个主题分析，并展示每类主题前8个关键词（见表2）。
　　3.2数据可视化
　　“一图胜干言”是数据可视化[8]在数据分析等领域作用的简短体现，便于我们得知其中隐藏的各种联系，进而便于展示和做出决策。主题分类输出的南丁格尔玫瑰图可视化结果如图2所示，可以推断出在该网站上，老人的饮食结构和心脑疾病是最受关注的，老人保健和运动相关主题其次。
　　4 结语
　　本文通过运用分词、停用词过滤、数据可视化等手段建立了基于LDA算法对互联网数据进行主题分类系统，通过对大量文本数据的主题模型建立，可以分析主题趋势和用户关注点。在大数据场景下，分布式处理是提高效率的有效手段，今后可以利用spark等开源分布式处理软件，提高本系统应对互联网海量数据的能力。