时间序列、因果关系与文本挖掘：从理论到实践

# 时间序列、因果关系与文本挖掘：从理论到实践 ## 1. 时间序列与因果关系 时间在机器学习和分析领域至关重要。在分析时间序列时，我们需要注意常见的陷阱，并掌握相应的解决方法。以全球温度异常和人类二氧化碳排放为例，我们进行了单变量和双变量时间序列分析。同时，运用格兰杰因果检验来判断大气中二氧化碳水平是否会导致地表温度异常。结果发现，从二氧化碳到温度的格兰杰因果检验的 p 值大于 0.05 但小于 0.10，这表明格兰杰因果检验是研究机器学习问题中因果关系的有效工具。 此外，时间序列分析还有很多值得深入探索的领域，如变化点检测、时间序列分解、非线性预测等，这些方法虽不常被视为机器学习的常用工具，但能为我们的分析增添强大助力。 ## 2. 文本挖掘的重要性 如今，世界充斥着大量的文本数据，据估计，非结构化的文本数据占比高达 80% - 90%。这意味着，若想从这些数据中挖掘有价值的信息，就必须具备处理和分析文本的能力。 过去，市场研究人员需要手动翻阅大量的焦点小组和访谈记录，试图捕捉定性的见解，还常常与团队成员就见解的一致性进行争论。而现在，分析师可以利用先进的技术，快速将文本数据转化为有意义的定量结果，支持定性理解，甚至改变那些仅凭少量信息就妄下结论的人的看法。 ## 3. 文本挖掘框架与方法 ### 3.1 构建语料库 首先，我们要将文本文件整合到一个结构化的文件中，即语料库。语料库中的文档数量可以是一个、几十个、几百个甚至上千个。R 语言可以处理多种原始文本文件，如 RSS 提要、PDF 文件和 MS Word 文档等。 ### 3.2 文本转换 创建语料库后，就可以开始进行文本转换。以下是一些常见且有用的文本转换操作： - **将大写字母转换为小写**：避免单词计数错误，例如 “hockey” 和 “Hockey” 会被正确统计为同一个单词。 - **移除数字**：去除文本中的数字信息，使分析更聚焦于文字内容。 - **移除标点符号**：简化文本结构，但在按句子分割文档时，标点符号可能很重要。 - **移除停用词**：去除无实际价值的常用词，如 “and”、“is”、“the” 等，防止其频率掩盖重要单词。 - **移除多余的空白**：使语料库更紧凑，去除制表符、段落分隔符、双空格等。 - **词干提取**：删除单词后缀，创建基础词，但可能会增加理解难度，且在词云展示中效果不佳。可使用 R 包 “tm” 中的词干提取算法。 - **单词替换**：将意思相近的单词合并，例如 “management” 和 “leadership”，也可替代词干提取。 ### 3.3 创建矩阵 完成文本转换后，下一步是创建文档 - 词矩阵（DTM）或词 - 文档矩阵（TDM）。这两种矩阵可以统计每个文档中单词的出现次数，文本挖掘可以基于这两种矩阵进行。通过矩阵，我们可以分析单词计数、生成词云等可视化结果，还能找到单词之间的关联，为构建主题模型提供必要的数据结构。 ### 3.4 主题模型 主题模型是一种强大的方法，可根据文档的主要主题对其进行分组。我们重点关注的是带有吉布斯采样的潜在狄利克雷分配（LDA）算法，这是最常用的采样算法之一。在构建主题模型时，需要先确定主题的数量（k 维）。如果没有先验理由确定主题数量，可以构建多个模型，然后根据判断和知识进行最终选择。 LDA 是一个生成过程，其迭代步骤如下： 1. 对于每个文档（j），随机为其分配一个多项分布（狄利克雷分布）到各个主题（k）。例如，文档 A 可能 25% 属于主题一，25% 属于主题二，50% 属于主题三。 2. 对于每个单词（i），以概率分配到某个主题（k）。例如，“mean” 这个单词对于 “statistics” 主题的概率为 0.25。 3. 计算每个文档（j）中分配到某个主题（k）的单词比例，记为 p(k|j)；以及所有包含该单词的文档中，该单词在主题（k）中的比例，记为 p(i|k)。 4. 根据 p(k|j) 乘以 p(i|k) 的概率，为单词重新分配主题。 5. 重复上述步骤，经过多次迭代，算法最终收敛，文档根据其单词在各主题中的分配比例被分配到相应的主题。 ### 3.5 其他定量分析 除了主题模型，我们还可以从语义层面分析文本，基于句子和词性对单词进行标注。以下是五种常用的分析方法： - **极性（情感分析）**：判断文本的正负情感倾向。使用 R 语言的 “qdap” 包进行分析，会为每个句子分配一个分数，我们可以按不同作者、文本或主题等分组分析极性的平均值和标准差。“qdap” 包默认使用 Hu 和 Liu 在 2004 年创建的极性词典，也可根据需求进行修改。 - **自动可读性指数（复杂度）**：衡量文本的复杂度和读者的理解难度。计算公式为：4.71（字符数 / 单词数） + 0.5（单词数 / 句子数） - 21.43。该指数大致对应学生能够完全理解文本所需的年级水平。 - **正式度**：帮助我们理解文本与读者或演讲与听众之间的关系。正式度通过 F