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主题模型为科学与人文融合提供新契机
2018年12月06日 08:29 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:王小红 字号
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内容摘要:主题模型为科学与人文融合提供新契机?筵王小红主题模型(Topic Model, TM)是一种新型文本内容分析方法,它利用机器学习算法来发现文件集(语料库)中隐藏的主题结构,不仅可以计算生成整个语料库的主题,还可以自动给出每个文件按照主题呈现的内容结构。为史学研究提供新解读和新证据IU团队首次使用主题建模,是对达尔文的阅读日记进行定量研究。该项研究不仅重新发现了达尔文研究生涯中的关键特征,还就三个围绕达尔文研究生涯的问题提供了新的证据和回答,为达尔文的科学史研究提供了重要的资料来源。该项研究通过对达尔文1837—1860年间阅读笔记中记录的阅读文本建立主题模型,以信息理论中的惊异度为度量,从局部和全局两个方面分别分析了达尔文阅读习惯与阅读历史之间的转变。

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  主题模型(Topic Model, TM)是一种新型文本内容分析方法,它利用机器学习算法来发现文件集(语料库)中隐藏的主题结构,不仅可以计算生成整个语料库的主题,还可以自动给出每个文件按照主题呈现的内容结构,即抓取每个文件的内容。在信息爆炸的网络时代,学者们需要处理海量文献,通过主题模型用机器阅读的形式,为解决文献增量超出人类精力、理解范围等问题提供了解决途径。并且,新的文献研读方式也将带来新的研究视角,甚至新的研究发现。

  人文学者做研究要进行文献研读,研读文献通常采用直接和近距离阅读方式,而TM则引入了新型阅读方式“远距离阅读”(distant reading)和超书架功能。将一个大型文件集的语料库作为计算机的输入数据,只需运行TM算法,就能够自动生成在人文专家看来颇有解释意义的“主题”(topic)。一个主题可以看作是词汇的聚类,无论何时讨论该主题,这些词汇便会共同出现。从概率上说,这些聚类词的共现频率高于不讨论该主题时这些词的共现频率。TM属于语义统计模型中的一种,可称为对语义进行概率统计建模的方法。其中,最简单且应用最广的概率建模技术是布莱(David M. Blei)团队于2003年提出的隐形狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation, LDA)。近年来,一些人文学者尝试借助主题建模技术辅助文献研读,取得的研究成果已经展现出十分有趣的人文意蕴。

  实现大型古典哲学语料库的结构化

  依靠人工辨识和分类,要使一个庞大的文件库呈现清晰的结构,往往需要耗费大量人力和时间。而且传统人工方法只能依据文章和著作的名称、著者名、关键词等外部信息,进行外围框架分类和查询,要想深入到文档内容进行海量文档库分类,依靠人工方法难以实现。而TM则能够根据文档内容实现对一个庞大文件库的结构化。这种分类管理的核心在于主题,TM可以呈现出每个文件依据主题(20个、40个直到100个)分布的结构表、结构图。

  研究人员以往通常根据关键词搜索查询所需文件,若能够直接看到文件的内容结构,根据研究主题获取相关信息,并能够直接看到文档库中其他文件与此文件主题的关联度,那么,研究人员不但可以便捷、高效地找到所需,而且还能够获得用传统人工方法无法得到的洞见。

  TM能够经推理得出文集具有可解释性的隐含结构,并用这种结构标注了每一个文档,这种结构和标注可用于对信息的获取、分类,以及对语料库的开发。这种算法结果可以管理、组织和标记大型文本档案。随着越来越多高质量的数字化文献文本资料库的建立,人们将用新的方式查询和分析文献。

  我们和匹兹堡大学计算哲学家艾伦(Colin Allen)的IU(Indiana University)团队合作建立的一个包含近18000个文本的中国古代哲学语料库,通过主题建模分析,呈现出对于中国哲学研究者和学习者颇有解释意义的主题(如图所示)。

  为史学研究提供新解读和新证据

  IU团队首次使用主题建模,是对达尔文的阅读日记进行定量研究。该项研究不仅重新发现了达尔文研究生涯中的关键特征,还就三个围绕达尔文研究生涯的问题提供了新的证据和回答,为达尔文的科学史研究提供了重要的资料来源。该项研究通过对达尔文1837—1860年间阅读笔记中记录的阅读文本建立主题模型,以信息理论中的惊异度为度量,从局部和全局两个方面分别分析了达尔文阅读习惯与阅读历史之间的转变。在阅读习惯方面,对新领域的探索阅读与对已熟知领域的深度阅读,这两种习惯的相互交替贯穿了达尔文的整个研究生涯。整体上来看,达尔文的阅读习惯是向探索演变。通过使用无监督贝叶斯模型对惊异度进行分析,得到了达尔文传记生涯的三个主要分期,这一分析结果同科学史家进行的传记分期相一致。研究还发现达尔文阅读顺序下的惊异度远高于那些书目在出版顺序下的惊异度,这一结果为达尔文为何要选择如此的阅读顺序提供了实验证明。通过主题建模后生成的不同主题集群分析,该项研究对“达尔文的延迟”问题,给出了达尔文为自己的著作收集证据以及发展论证这一解释的证据。而对于达尔文突然在1859年火速出版《物种起源》一书的原因,通过使用TM方法,发现华莱士1858年寄给达尔文的文章中的观点,相较达尔文《物种起源》一书的观点,反而同达尔文于1842年和1844年发表的两篇文章中的观点更为相似,这一发现为解释二者理论的相似性问题提供了新视角。

  在使用主题建模于中国史学研究方面,哈佛大学中国史研究者米勒(Ian M. Miller)对中国清朝社会变乱实况进行了考察。清朝18、19世纪出现的民变四起的社会实况是诸多历史学家的关注点,米勒的工作另辟蹊径,通过分析清朝政府统治者批阅的奏折内容,对这一时期的实录文本材料进行主题建模,基于与暴乱相关主题中共同出现的词群,建构了从各级官员到统治者关于当时社会时局的理解模型。不同历史时期对反映社会实况的词汇缺乏固定定义,历史学家研究史料时不得不通过先验分类定义,而米勒通过主题建模方法,保持了研究的客观性,避免了范畴模糊的词语对理解文意的干扰,并在此基础上探究了清朝出现的几起大型变乱现象的规律性。

  加拿大汉学家森舸澜(Edward Slingerland)和美国哲学家尼克斯(Ryan Nichols)合作的团队,近年来致力于结合机器学习研究亚洲文化。2018年,他们用TM的远距离阅读方法对《论语》《孟子》《荀子》的内容进行比较,分别解释了三部论著中相同和不同的主题。他们的结果证实了许多学者采用传统近距离阅读方法得到的结论,即荀子的论著与《论语》在语义内容上存在共性。2017年,他们采用主题建模结合其他算法技术,分析了引起西方汉学界较大争议的问题,即中国传统思想是否以“强”身心整体论为特征。他们建立了一个从西周到宋朝的古籍文本语料库。计算结果显示,荀子及其他中国早期思想家,在提到“心”时往往也会提到心与身体的关系,这表明,比之身体其他器官,心在早期中国思想中具有不同的认知地位。

  与文化研究存在高度亲和性

  此外,还有一项研究展示了主题建模技术与文化社会学研究的高度亲和性。文化社会学研究者迪马吉奥(Paul DiMaggio)和布莱于2013年合作的一项研究,选取代表性报刊刊登的公共艺术资助方面的新闻报道,使用TM分析其中的演变趋势。美国国家艺术基金(NEA)从1965年设立至今,有过两次骤降,骤降的原因除通货膨胀外,还有复杂的政治、文化、社会等多方面的影响,因此,造成1979—1996年资助持续衰减的原因,至今仍未研究清楚。

  围绕NEA争议最激烈的一个时段(1986—1997年),该团队通过收集整理这十年中五家报纸的所有报道,建立了一个近8000个文本、超过300万词语的语料库,使用TM分析识别出最重要的话题,从而框定了政府资助方面的讨论。

  TM使文化学中的重要概念如框架、一词多义性、杂语性、意义的关系性具有了可操作性。他们强调,TM进路对文化社会学研究有三大优势:1. TM产生的具有可解释性的主题内容,展现了文化意义上的解释框架。2. TM抓住了语言学家和许多文化社会学者的共同洞见,即意义从关系而非词汇中显现。3. LDA生成的结果呈现出每一篇文章中具有多主题结构,有助于从实证层面检视文化社会学的核心洞见和文本的杂语性。

 

  (作者单位:西安交通大学计算哲学实验室)

 

作者简介

姓名:王小红 工作单位:西安交通大学计算哲学实验室

转载请注明来源:中国社会科学网 (责编:韩卓吾)
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