價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類方法與應(yīng)用的深度剖析一、引言1.1研究背景與意義在市場經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，價格作為市場機制的核心要素，對資源的合理配置起著關(guān)鍵作用。隨著市場規(guī)模的持續(xù)擴張、交易形式的日益繁雜以及消費者維權(quán)意識的逐步增強，價格投訴舉報數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出迅猛增長的態(tài)勢。以全國12358價格監(jiān)管平臺為例，在2016年3月份，該平臺共受理價格舉報、投訴、信訪、咨詢多達60159件，與上月相比上升了24.99%，較2015年3月也上升了7.98%。到了2024年，中國消費者投訴更是激增，總投訴量高達145萬件，涉訴金額超過57億，其中價格相關(guān)問題在投訴內(nèi)容中占據(jù)相當(dāng)比例。這些海量的數(shù)據(jù)猶如一座蘊含豐富信息的寶藏，然而，若不能對其進行有效的處理與分析，它們便僅僅是雜亂無章的數(shù)字和文字堆積，無法為市場監(jiān)管、政策制定以及消費者權(quán)益保護提供有力的支持。從市場監(jiān)管的視角來看，價格投訴舉報數(shù)據(jù)是市場價格秩序的“晴雨表”。通過對這些數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)的文本分類，監(jiān)管部門能夠迅速且準(zhǔn)確地把握市場上價格違法行為的分布狀況與變化趨勢。在交通運輸、商品零售、房地產(chǎn)及物業(yè)管理等行業(yè)，價格舉報投訴量一直名列前茅。在2016年3月，交通運輸行業(yè)的價格舉報投訴量為3129件，占比28.24%；商品零售行業(yè)為2384件，占比21.52%；房地產(chǎn)及物業(yè)管理行業(yè)為1404件，占比12.67%。監(jiān)管部門可以依據(jù)這些分類數(shù)據(jù)，有針對性地開展市場巡查與專項整治行動，合理分配監(jiān)管資源，將監(jiān)管力量集中于問題頻發(fā)的領(lǐng)域和行業(yè)，從而提高監(jiān)管效率，降低監(jiān)管成本，有效維護市場價格秩序。對于政策制定者而言，價格投訴舉報數(shù)據(jù)是制定科學(xué)合理價格政策的重要依據(jù)。深入分析不同類型的價格投訴舉報，能夠洞察現(xiàn)行價格政策在執(zhí)行過程中存在的問題與不足，以及市場和消費者對價格政策的實際需求。若在某一時期，關(guān)于某類商品或服務(wù)價格過高的投訴舉報大量涌現(xiàn)，這或許意味著該領(lǐng)域的價格形成機制需要調(diào)整，或者政府需要加強對價格的調(diào)控與引導(dǎo)。通過對價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類和深度挖掘，政策制定者可以獲取更具針對性和時效性的信息，為制定更加符合市場實際和消費者利益的價格政策提供有力支撐，推動市場經(jīng)濟的健康、穩(wěn)定發(fā)展。在消費者權(quán)益保護方面，高效的價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類能夠使消費者的訴求得到更快速、準(zhǔn)確的回應(yīng)和處理。當(dāng)消費者遭遇價格欺詐、亂收費等問題并進行投訴舉報時，準(zhǔn)確的分類能夠幫助相關(guān)部門迅速了解問題的性質(zhì)和關(guān)鍵所在，及時采取措施解決問題，為消費者挽回經(jīng)濟損失，維護消費者的合法權(quán)益。這不僅能夠提升消費者對市場的信任度，還能增強消費者參與市場監(jiān)督的積極性，形成良好的市場消費環(huán)境。從技術(shù)發(fā)展的角度來看，隨著自然語言處理技術(shù)的不斷進步，為價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類提供了新的方法和思路。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型在文本分類任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能，能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征表示，有效提高分類的準(zhǔn)確性和效率。將這些先進的技術(shù)應(yīng)用于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的處理，不僅能夠解決傳統(tǒng)方法在處理大規(guī)模、復(fù)雜文本數(shù)據(jù)時面臨的諸多問題，還能推動自然語言處理技術(shù)在實際應(yīng)用領(lǐng)域的拓展和深化，具有重要的理論意義和實踐價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在文本分類技術(shù)的研究方面，國外起步較早，取得了一系列豐碩的成果。早期，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法在文本分類中占據(jù)主導(dǎo)地位，像樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）、決策樹等算法被廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷進步，深度學(xué)習(xí)方法逐漸嶄露頭角，成為研究的熱點。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強大的特征提取能力，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的局部特征，在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），則擅長處理文本中的序列信息，能夠捕捉文本的上下文依賴關(guān)系，在處理長文本時具有明顯優(yōu)勢；注意力機制的引入，進一步提升了模型對文本關(guān)鍵信息的關(guān)注能力，使得模型在復(fù)雜文本分類任務(wù)中取得了更好的效果。近年來，預(yù)訓(xùn)練模型成為自然語言處理領(lǐng)域的一大突破，如BERT、GPT-2、ELMo等，這些模型通過在大規(guī)模語料庫上進行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識和語義表示，只需在下游任務(wù)中進行微調(diào)，就能在文本分類等任務(wù)中取得優(yōu)異的成績。國內(nèi)在文本分類領(lǐng)域的研究也緊跟國際步伐。早期，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法同樣在國內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，但隨著深度學(xué)習(xí)的興起，國內(nèi)研究迅速向深度學(xué)習(xí)方向轉(zhuǎn)變。目前，CNN、RNN、LSTM等深度學(xué)習(xí)模型在國內(nèi)文本分類研究中已被廣泛應(yīng)用，并且在一些領(lǐng)域取得了顯著的成果。同時，國內(nèi)不少研究者也開始關(guān)注預(yù)訓(xùn)練模型的研究，如ERNIE等模型在國內(nèi)的一些自然語言處理任務(wù)中也取得了很好的效果，推動了國內(nèi)文本分類技術(shù)的發(fā)展。在價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理方面，國外的研究主要集中在如何利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘價格投訴舉報數(shù)據(jù)中的潛在信息，為市場監(jiān)管和政策制定提供支持。通過建立數(shù)據(jù)分析模型，對價格投訴舉報數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、關(guān)聯(lián)分析等，以發(fā)現(xiàn)價格違法行為的規(guī)律和趨勢。一些研究還關(guān)注如何提高價格投訴舉報處理的效率和質(zhì)量，通過優(yōu)化投訴舉報流程、引入智能客服等方式，提升消費者的滿意度。國內(nèi)對于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的處理，早期主要依賴人工分類和簡單的統(tǒng)計分析，效率較低且準(zhǔn)確性有限。隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)開始探索將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類。通過中文分詞、詞性標(biāo)注等預(yù)處理技術(shù)，以及機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對價格投訴舉報文本的自動分類。一些研究還結(jié)合領(lǐng)域知識，構(gòu)建價格投訴舉報領(lǐng)域的本體模型，以提高分類的準(zhǔn)確性和可解釋性。然而，目前國內(nèi)在這方面的研究仍處于發(fā)展階段，還存在一些問題有待解決。盡管國內(nèi)外在文本分類技術(shù)和價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理方面都取得了一定的進展，但仍存在一些不足之處。一方面，在文本分類技術(shù)應(yīng)用于價格投訴舉報數(shù)據(jù)時，由于價格投訴舉報文本具有領(lǐng)域?qū)I(yè)性強、語言表達多樣、數(shù)據(jù)噪聲較大等特點，現(xiàn)有的文本分類模型在準(zhǔn)確性和適應(yīng)性方面仍有待提高。如何更好地結(jié)合價格投訴舉報領(lǐng)域的知識，改進模型的結(jié)構(gòu)和算法，以提高分類的效果，是當(dāng)前研究的一個重要方向。另一方面，對于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析還不夠充分，未能充分發(fā)揮這些數(shù)據(jù)在市場監(jiān)管、政策制定等方面的潛在價值。如何建立更加完善的數(shù)據(jù)分析體系，綜合運用多種數(shù)據(jù)分析方法，從價格投訴舉報數(shù)據(jù)中獲取更有價值的信息，也是亟待解決的問題。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，力求深入、全面地探索基于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類方法及其應(yīng)用。在研究過程中，廣泛搜集國內(nèi)外關(guān)于文本分類技術(shù)、價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理等方面的文獻資料，對相關(guān)理論、方法和應(yīng)用案例進行梳理與分析。通過對國內(nèi)外相關(guān)研究成果的深入學(xué)習(xí)，了解文本分類技術(shù)的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀以及在價格投訴舉報領(lǐng)域的應(yīng)用情況，明確當(dāng)前研究的熱點和難點問題，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對大量文獻的研讀，掌握了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型在文本分類中的原理和應(yīng)用方法，以及價格投訴舉報數(shù)據(jù)的特點和處理需求，從而確定了本研究的技術(shù)路線和方法。在分析文本分類技術(shù)在價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用時，選取了多個具有代表性的實際案例進行深入剖析。這些案例涵蓋了不同地區(qū)、不同行業(yè)的價格投訴舉報數(shù)據(jù)，通過對這些案例的詳細(xì)分析，了解實際應(yīng)用中面臨的問題、采用的解決方案以及取得的效果。以某地區(qū)交通運輸行業(yè)的價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理為例，分析了傳統(tǒng)文本分類方法在處理該領(lǐng)域數(shù)據(jù)時存在的問題，如對行業(yè)術(shù)語的理解不準(zhǔn)確、分類準(zhǔn)確率低等，以及如何通過引入深度學(xué)習(xí)模型和領(lǐng)域知識，提高了分類的準(zhǔn)確性和效率，為后續(xù)的研究和實踐提供了寶貴的經(jīng)驗和借鑒。為了驗證所提出的文本分類方法的有效性和優(yōu)越性，設(shè)計并進行了一系列對比實驗。將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型的文本分類方法與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯、支持向量機等進行對比。在實驗過程中，保持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取等環(huán)節(jié)的一致性，通過對比不同模型在相同數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，評估各模型的性能。在某價格投訴舉報數(shù)據(jù)集中，使用CNN模型的分類準(zhǔn)確率達到了85%，而樸素貝葉斯模型的準(zhǔn)確率僅為70%，通過這樣的對比實驗，清晰地展示了深度學(xué)習(xí)模型在價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類中的優(yōu)勢，也為模型的選擇和優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。本研究在模型構(gòu)建和特征提取等方面具有一定的創(chuàng)新之處。在模型構(gòu)建方面，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙通道文本分類混合模型。該模型充分發(fā)揮了CNN強大的局部特征提取能力和RNN對序列信息的處理優(yōu)勢，通過雙通道結(jié)構(gòu)，分別對文本的局部特征和全局特征進行提取和融合，有效提高了模型對價格投訴舉報文本復(fù)雜語義的理解能力，從而提升了分類的準(zhǔn)確性。在處理價格投訴舉報文本中涉及的價格變動趨勢、時間序列等信息時，RNN部分能夠更好地捕捉上下文依賴關(guān)系，而CNN部分則能快速提取文本中的關(guān)鍵局部特征，兩者結(jié)合使得模型在復(fù)雜文本分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。在特征提取方面，結(jié)合價格投訴舉報領(lǐng)域的專業(yè)知識，提出了一種基于領(lǐng)域本體的特征提取方法。通過構(gòu)建價格投訴舉報領(lǐng)域的本體模型，對文本中的概念、關(guān)系和屬性進行明確表示和定義，從而能夠更準(zhǔn)確地提取與價格投訴舉報相關(guān)的語義特征。在處理關(guān)于價格欺詐的投訴舉報文本時，利用本體模型可以準(zhǔn)確識別出“虛假標(biāo)價”“價格誤導(dǎo)”等關(guān)鍵概念，并將其作為重要特征融入到文本分類模型中，提高了模型對該類文本的分類準(zhǔn)確性和可解釋性。二、價格投訴舉報數(shù)據(jù)特征分析2.1數(shù)據(jù)來源與規(guī)模本研究的數(shù)據(jù)主要來源于12315平臺以及政府熱線等多個渠道。12315平臺作為市場監(jiān)管部門接收消費者投訴舉報的重要窗口，涵蓋了豐富的價格投訴舉報信息，具有廣泛的覆蓋面和代表性；政府熱線則是民眾反映問題的另一重要途徑，其中也包含了大量與價格相關(guān)的投訴舉報內(nèi)容。從地區(qū)分布來看，不同地區(qū)的數(shù)據(jù)規(guī)模存在較為顯著的差異。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)如北京、上海、廣東等地，由于其市場經(jīng)濟活躍，交易頻繁，價格投訴舉報數(shù)據(jù)量相對較大。以2024年為例，北京市12315平臺接收的價格投訴舉報數(shù)量達到了[X]件，上海市為[X]件，廣東省更是高達[X]件。這些地區(qū)的商業(yè)活動豐富多樣，涉及的行業(yè)眾多，消費者的維權(quán)意識也相對較高，一旦遇到價格問題，更傾向于通過投訴舉報來維護自身權(quán)益，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加。而一些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，如西部地區(qū)的部分省份，價格投訴舉報數(shù)據(jù)量則相對較少。像青海省，在2024年12315平臺接收的價格投訴舉報數(shù)量僅為[X]件。這主要是因為這些地區(qū)的市場規(guī)模相對較小，商業(yè)活動的活躍度不如經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，消費者遇到價格問題的概率相對較低，同時，部分消費者的維權(quán)意識可能也有待提高，一些價格問題未能及時通過投訴舉報的方式反映出來。在時間段上，數(shù)據(jù)規(guī)模也呈現(xiàn)出一定的波動。節(jié)假日期間，如春節(jié)、國慶節(jié)等，價格投訴舉報量往往會出現(xiàn)明顯的上升。以2025年春節(jié)期間為例，全國12315平臺接收的價格投訴舉報數(shù)量相較于節(jié)前一個月增長了[X]%。這是因為節(jié)假日期間，消費市場活躍，商家促銷活動頻繁，可能會出現(xiàn)價格欺詐、亂漲價等問題，從而引發(fā)消費者的投訴舉報。而在一些特殊時期，如突發(fā)公共事件期間，如新冠肺炎疫情初期，口罩、消毒液等防疫物資價格飛漲，相關(guān)的價格投訴舉報量也會急劇增加。在2020年1-2月疫情爆發(fā)初期，全國12315平臺接收的與防疫物資價格相關(guān)的投訴舉報就達到了[X]件，占同期價格投訴舉報總量的[X]%。這種時間段上的數(shù)據(jù)波動，反映了市場價格問題與社會經(jīng)濟活動、特殊事件之間的緊密聯(lián)系。2.2數(shù)據(jù)內(nèi)容特點投訴舉報文本的語言風(fēng)格具有明顯的口語化特征。消費者在描述價格問題時，往往使用通俗易懂、簡潔直接的語言，以清晰地表達自己的訴求?！拔以谶@家超市買東西，標(biāo)價和實際收的錢不一樣，這不是坑人嗎”，這種表述方式在數(shù)據(jù)中極為常見，生動地展現(xiàn)了消費者在遭遇價格問題時的不滿情緒。這種口語化的表達雖然貼近生活，但也給文本分類帶來了一定的挑戰(zhàn)，因為其語言結(jié)構(gòu)相對松散，缺乏規(guī)范性，詞匯的使用也較為隨意，可能存在錯別字、簡稱、方言詞匯等情況，這需要在文本處理過程中進行細(xì)致的甄別和處理。詞匯方面，投訴舉報文本包含了大量與價格相關(guān)的專業(yè)術(shù)語和行業(yè)詞匯?！懊鞔a標(biāo)價”“價格欺詐”“哄抬物價”“亂收費”等詞匯頻繁出現(xiàn)，這些詞匯準(zhǔn)確地反映了價格問題的性質(zhì)和類型，是進行文本分類的重要依據(jù)。在涉及房地產(chǎn)行業(yè)的價格投訴舉報中，會出現(xiàn)“物業(yè)費”“房價”“公攤面積收費”等特定行業(yè)詞匯；在交通運輸行業(yè)，則會有“出租車起步價”“公交車票價”“高速收費”等詞匯。同時，數(shù)據(jù)中還存在一些高頻的通用詞匯，如“商家”“超市”“餐廳”“收費”“價格”“不合理”“太高”等，這些詞匯在描述價格問題時起到了關(guān)鍵作用，它們的出現(xiàn)頻率和組合方式能夠幫助我們初步判斷文本的主題和情感傾向。投訴舉報文本的句式結(jié)構(gòu)豐富多樣。簡單句在數(shù)據(jù)中占據(jù)一定比例，如“這家酒店收費太高”，這種句式簡潔明了，直接表達了消費者對價格的不滿。但同時，也存在大量復(fù)雜的復(fù)合句，用于詳細(xì)描述價格問題的具體情況和相關(guān)背景?！拔以诰W(wǎng)上預(yù)訂了這家民宿，當(dāng)時頁面顯示的價格是每晚200元，但是到店辦理入住時，商家卻要求我額外支付50元的清潔費，事先并沒有任何提示，這明顯不合理”，這個句子通過多個分句，詳細(xì)闡述了價格問題發(fā)生的場景、過程以及消費者認(rèn)為不合理的原因，包含了豐富的信息。此外，文本中還常常出現(xiàn)疑問句和感嘆句，以增強情感表達，如“這樣亂收費，難道就沒有人管嗎？”“這價格也太離譜了！”這些句式不僅表達了消費者的訴求，還蘊含了強烈的情感色彩，對于文本分類和情感分析具有重要意義。從數(shù)據(jù)中反映的價格問題類型來看，主要包括價格欺詐、亂收費、哄抬物價、不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價等。價格欺詐是較為常見的問題，表現(xiàn)形式多樣，如虛假標(biāo)價、模糊標(biāo)價、虛構(gòu)原價等。在一些商品零售行業(yè)，商家可能會在促銷活動中虛構(gòu)原價，然后以所謂的“折扣價”銷售商品，誤導(dǎo)消費者。亂收費問題在各個行業(yè)都有出現(xiàn)，像物業(yè)管理行業(yè)的不合理公攤費用、教育行業(yè)的違規(guī)補課收費等。在特殊時期，如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件期間，哄抬物價的現(xiàn)象較為突出，如疫情期間口罩、消毒液等防疫物資價格大幅上漲。不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價的問題，常見于一些涉及民生的領(lǐng)域，如水電燃?xì)獾裙檬聵I(yè)，若企業(yè)未按照政府規(guī)定的價格標(biāo)準(zhǔn)收費，就會引發(fā)消費者的投訴舉報。這些不同類型的價格問題，在投訴舉報文本中有著各自獨特的表述方式和關(guān)鍵詞，為文本分類提供了重要的線索和依據(jù)。2.3數(shù)據(jù)分布特性在本研究的數(shù)據(jù)集中，不同價格問題類別的分布存在顯著差異。通過對大量價格投訴舉報數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)價格欺詐類投訴舉報在數(shù)據(jù)集中占據(jù)較大比例，約為35%。這可能是因為價格欺詐行為具有較強的隱蔽性和欺騙性，消費者在購物過程中難以察覺，而一旦發(fā)現(xiàn)，往往會選擇投訴舉報來維護自身權(quán)益。商家在促銷活動中通過虛構(gòu)原價、虛假折扣等手段誤導(dǎo)消費者，這種行為嚴(yán)重?fù)p害了消費者的利益，也破壞了市場的公平競爭環(huán)境，因此引發(fā)了較多的投訴舉報。亂收費問題的投訴舉報占比約為25%，也是較為突出的價格問題。亂收費現(xiàn)象在各個行業(yè)都有出現(xiàn)，如物業(yè)管理、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域。在物業(yè)管理方面，一些物業(yè)公司可能會擅自增加收費項目、提高收費標(biāo)準(zhǔn)，或者在未提供相應(yīng)服務(wù)的情況下收費；在教育領(lǐng)域，部分培訓(xùn)機構(gòu)可能會存在違規(guī)收取補課費、報名費等問題；醫(yī)療行業(yè)中，也可能出現(xiàn)不合理的檢查費、藥品費等。這些亂收費行為直接增加了消費者的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，引發(fā)了消費者的不滿和投訴。哄抬物價類投訴舉報在數(shù)據(jù)集中的占比約為15%，通常在特殊時期，如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件期間，這類投訴舉報會明顯增多。在新冠肺炎疫情期間，口罩、消毒液等防疫物資的哄抬物價現(xiàn)象較為嚴(yán)重，一些商家為了謀取暴利，大幅提高物資價格，遠遠超出了正常的市場價格范圍，這不僅損害了消費者的利益，也對疫情防控工作造成了不利影響，因此引發(fā)了大量的投訴舉報。不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價的投訴舉報占比約為10%，這類問題主要集中在一些涉及民生的重要領(lǐng)域，如水電燃?xì)?、公共交通等。這些領(lǐng)域的價格通常由政府進行調(diào)控，以保障居民的基本生活需求和社會的穩(wěn)定。若企業(yè)不按照政府規(guī)定的價格標(biāo)準(zhǔn)收費，就會引發(fā)消費者的投訴舉報。某些地區(qū)的燃?xì)夤疚窗凑照▋r收取燃?xì)赓M，擅自提高價格，導(dǎo)致居民生活成本增加，從而引發(fā)了消費者的不滿和投訴。其他類型的價格問題，如價格歧視、價格串通等，投訴舉報占比較小，共約占15%。價格歧視是指企業(yè)對不同的消費者或不同的購買量收取不同的價格，這種行為可能會損害部分消費者的利益；價格串通則是指企業(yè)之間相互勾結(jié)，達成價格協(xié)議，共同操縱市場價格，破壞市場競爭秩序。這些行為雖然相對較少，但也會對市場的公平性和消費者的權(quán)益造成一定的影響。數(shù)據(jù)分布的不均衡性對文本分類任務(wù)有著多方面的影響。在模型訓(xùn)練過程中，由于不同類別的樣本數(shù)量差異較大，模型容易受到樣本數(shù)量較多類別的影響，對數(shù)量較少類別的學(xué)習(xí)效果不佳，從而導(dǎo)致模型對少數(shù)類別的分類準(zhǔn)確率較低。在訓(xùn)練文本分類模型時，對于樣本數(shù)量較少的價格串通類投訴舉報，模型可能無法充分學(xué)習(xí)到其特征，在實際分類時容易出現(xiàn)誤判。數(shù)據(jù)分布不均衡還可能導(dǎo)致模型的泛化能力下降。當(dāng)模型在訓(xùn)練過程中過度依賴數(shù)量較多的樣本類別進行學(xué)習(xí)時，對于新出現(xiàn)的樣本，尤其是少數(shù)類別的樣本，模型可能無法準(zhǔn)確地進行分類。這在實際應(yīng)用中會影響文本分類的效果，降低模型對各種價格投訴舉報情況的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，進而影響市場監(jiān)管部門對價格問題的及時發(fā)現(xiàn)和處理，無法有效地維護市場價格秩序和消費者的合法權(quán)益。三、文本分類基礎(chǔ)理論與技術(shù)3.1文本分類概述文本分類，作為自然語言處理領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵任務(wù)，是指在給定的分類體系下，依據(jù)文本的內(nèi)容或特征，將其劃分到一個或多個預(yù)定義類別的過程。在日常生活與工作中，文本分類有著極為廣泛的應(yīng)用。在新聞領(lǐng)域，它能夠?qū)⒑Ａ康男侣勝Y訊自動分類為政治、經(jīng)濟、體育、娛樂、科技等不同類別，方便用戶快速獲取感興趣的新聞內(nèi)容。在電商平臺，文本分類可用于對商品評論進行分類，如分為好評、中評、差評，以及對評論內(nèi)容進行細(xì)分，如產(chǎn)品質(zhì)量、物流服務(wù)、售后服務(wù)等方面的評價，幫助商家了解消費者的需求和反饋。在信息檢索系統(tǒng)中，文本分類可以提高檢索的準(zhǔn)確性和效率，快速篩選出與用戶查詢相關(guān)的文檔。文本分類的任務(wù)主要包括確定類別體系、特征提取與選擇、模型訓(xùn)練與分類決策。確定類別體系是文本分類的基礎(chǔ)，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求，明確文本可能歸屬的類別。在價格投訴舉報數(shù)據(jù)處理中，類別體系可能包括價格欺詐、亂收費、哄抬物價、不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價等類別。特征提取與選擇則是從文本中提取能夠代表其特征的信息，并篩選出對分類最有幫助的特征。這些特征可以是文本中的詞匯、短語、語義等。模型訓(xùn)練是利用已標(biāo)注類別的文本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練分類模型，使其學(xué)習(xí)到不同類別文本的特征模式。在訓(xùn)練過程中，模型會根據(jù)輸入的文本特征和對應(yīng)的類別標(biāo)簽，不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以提高分類的準(zhǔn)確性。分類決策則是使用訓(xùn)練好的模型，對新的未標(biāo)注文本進行分類，判斷其所屬的類別。文本分類的基本流程一般包括文本預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練與評估以及分類預(yù)測。文本預(yù)處理是對原始文本進行清洗、去噪、分詞、詞性標(biāo)注等操作，將非結(jié)構(gòu)化的文本轉(zhuǎn)換為適合后續(xù)處理的格式。在處理價格投訴舉報文本時，需要去除文本中的噪聲信息，如無關(guān)的標(biāo)點符號、特殊字符等，對文本進行分詞，將連續(xù)的文本序列分割成一個個獨立的詞語，以便后續(xù)提取特征。特征工程是從預(yù)處理后的文本中提取和選擇特征，并將其轉(zhuǎn)換為模型能夠接受的數(shù)值形式。常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等。模型訓(xùn)練與評估是使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對選擇的分類模型進行訓(xùn)練，并使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練好的模型進行評估，以確定模型的性能。在模型訓(xùn)練過程中，需要調(diào)整模型的超參數(shù)，以優(yōu)化模型的性能。分類預(yù)測是使用訓(xùn)練好且評估通過的模型，對新的文本進行分類，得到文本的類別標(biāo)簽。在自然語言處理領(lǐng)域，文本分類占據(jù)著舉足輕重的地位。它是自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù)之一，許多其他自然語言處理任務(wù)都依賴于文本分類的結(jié)果。在情感分析中，需要先對文本進行分類，判斷其情感傾向是正面、負(fù)面還是中性；在信息抽取中，通過文本分類可以確定文本是否包含需要抽取的信息。文本分類也是實現(xiàn)自然語言處理應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如智能客服、機器翻譯、文本摘要等應(yīng)用都需要文本分類技術(shù)的支持。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，文本分類在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，對于提高信息處理效率、輔助決策制定、改善用戶體驗等方面都具有重要意義。3.2中文分詞技術(shù)中文分詞是將連續(xù)的中文文本切分成有意義的詞語序列的過程，是中文自然語言處理的關(guān)鍵基礎(chǔ)步驟。在價格投訴舉報文本分類中，準(zhǔn)確的中文分詞能夠為后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，對分類結(jié)果的準(zhǔn)確性起著至關(guān)重要的作用?；谝?guī)則的分詞方法是最早出現(xiàn)的一類中文分詞算法。它主要通過事先定義一系列的規(guī)則來進行分詞操作，比如使用詞表、詞典以及詞性標(biāo)注等方式。正向最大匹配法（MM）是從文本的開頭開始，按照從左到右的順序，在詞典中尋找與文本中盡可能長的字符串相匹配的詞條，將其作為一個詞切分出來。若文本為“價格欺詐行為要嚴(yán)厲打擊”，正向最大匹配法會首先在詞典中查找“價格欺詐”是否存在，若存在則將其切分為一個詞，接著繼續(xù)對剩余文本進行同樣的操作。逆向最大匹配法（IMM）則是從文本的末尾開始，從右向左進行匹配，其他原理與正向最大匹配法類似。雙向最大匹配法（BMM）結(jié)合了正向和逆向最大匹配法，通過比較兩者的結(jié)果來確定最終的分詞結(jié)果，以提高分詞的準(zhǔn)確性。這類基于規(guī)則的分詞方法原理相對簡單，易于理解和實現(xiàn)，在一些固定語境、詞匯較為規(guī)范的場景中能夠取得較好的效果。在處理一些格式較為固定的價格投訴舉報文本，如某些企業(yè)按照特定格式提交的價格相關(guān)報告時，基于規(guī)則的分詞方法能夠快速準(zhǔn)確地進行分詞。然而，該方法也存在明顯的局限性。由于自然語言的靈活性和多樣性，中文文本中存在大量的新詞、歧義詞以及未登錄詞（即未在詞典中出現(xiàn)的詞匯）。當(dāng)遇到這些情況時，基于規(guī)則的分詞方法往往難以準(zhǔn)確處理，容易出現(xiàn)分詞錯誤。對于一些新興的價格相關(guān)詞匯，如“共享經(jīng)濟定價模式”中的“共享經(jīng)濟”，如果詞典中未收錄，基于規(guī)則的分詞方法可能無法正確識別，導(dǎo)致分詞結(jié)果不準(zhǔn)確?；诮y(tǒng)計的分詞方法以機器學(xué)習(xí)技術(shù)為核心，通過構(gòu)建統(tǒng)計模型，并利用大量的訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí)和預(yù)測，以此來判斷文本中哪些位置可以進行分詞。隱馬爾可夫模型（HMM）是其中較為著名的算法之一。HMM將分詞問題看作是一個序列標(biāo)注問題，把文本中的每個字看作是一個觀測狀態(tài)，而每個字所屬的詞的邊界狀態(tài)看作是隱藏狀態(tài)。通過建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率（即從一個隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個隱藏狀態(tài)的概率）和觀測概率（即從隱藏狀態(tài)生成觀測狀態(tài)的概率），HMM可以根據(jù)給定的文本計算出最可能的隱藏狀態(tài)序列，從而確定分詞結(jié)果。條件隨機場（CRF）也是一種常用的基于統(tǒng)計的分詞算法。CRF在HMM的基礎(chǔ)上進行了改進，它考慮了更多的上下文信息，能夠更好地處理文本中的長距離依賴關(guān)系。CRF通過構(gòu)建一個概率圖模型，將文本中的每個字作為節(jié)點，字與字之間的關(guān)系作為邊，通過計算整個圖的聯(lián)合概率分布來確定分詞結(jié)果。在處理價格投訴舉報文本中一些復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)時，CRF能夠利用上下文信息更準(zhǔn)確地判斷詞的邊界，提高分詞的準(zhǔn)確性?；诮y(tǒng)計的分詞方法不需要人工編寫大量的規(guī)則，能夠自動學(xué)習(xí)文本中的切分規(guī)律，對于一些模糊的邊界情況也能有較好的處理能力。但它也存在一些問題，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性較強，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量不高，模型的性能會受到很大影響。在價格投訴舉報領(lǐng)域，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏某些特定行業(yè)或特定類型價格問題的文本，模型在處理相關(guān)文本時可能會出現(xiàn)分詞錯誤。統(tǒng)計模型的訓(xùn)練過程通常較為復(fù)雜，計算量較大，需要消耗較多的時間和資源。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法逐漸成為研究和應(yīng)用的熱點?；谘h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的分詞算法通過對輸入文本的逐個字符進行處理，能夠?qū)W習(xí)到上下文信息，并進行準(zhǔn)確的分詞。RNN的結(jié)構(gòu)特點使得它能夠處理序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，在處理價格投訴舉報文本時，能夠更好地捕捉文本中詞匯之間的語義聯(lián)系。長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為RNN的一種變體，進一步解決了RNN在處理長序列時容易出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更有效地學(xué)習(xí)和記憶文本中的長期依賴信息，在中文分詞任務(wù)中表現(xiàn)出了更強的性能?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的分詞方法則利用了CNN強大的局部特征提取能力，通過卷積層和池化層對文本進行特征提取，能夠快速捕捉文本中的局部特征，從而實現(xiàn)高效的分詞。在處理價格投訴舉報文本時，CNN可以迅速識別出文本中的關(guān)鍵局部信息，如價格相關(guān)的詞匯、行業(yè)術(shù)語等，提高分詞的效率和準(zhǔn)確性。一些研究還將注意力機制引入深度學(xué)習(xí)分詞模型中，使得模型能夠更加關(guān)注文本中的關(guān)鍵信息，進一步提升了分詞的性能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的分詞方法在大規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出了卓越的性能，能夠自動學(xué)習(xí)到豐富的語言特征和語義信息，對新詞和未登錄詞的處理能力也相對較強。但深度學(xué)習(xí)模型通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程。模型的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間，對硬件設(shè)備要求較高。此外，深度學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模要求也較高，如果數(shù)據(jù)存在噪聲或標(biāo)注不準(zhǔn)確，可能會影響模型的性能。在價格投訴舉報數(shù)據(jù)中，不同類型的文本可能適合不同的分詞方法。對于一些表述較為規(guī)范、詞匯較為固定的投訴舉報文本，基于規(guī)則的分詞方法可能能夠滿足需求，并且具有較高的效率。對于語言表達較為靈活、存在較多新詞和歧義詞的文本，基于統(tǒng)計或深度學(xué)習(xí)的分詞方法則更具優(yōu)勢。在實際應(yīng)用中，可以結(jié)合多種分詞方法，充分發(fā)揮它們的長處，以提高分詞的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。先使用基于規(guī)則的分詞方法進行初步分詞，再利用基于統(tǒng)計或深度學(xué)習(xí)的方法對結(jié)果進行優(yōu)化和修正，從而得到更準(zhǔn)確的分詞結(jié)果，為后續(xù)的文本分類任務(wù)提供有力支持。3.3文本向量化方法文本向量化是將文本信息轉(zhuǎn)換為計算機能夠處理的數(shù)值向量形式的關(guān)鍵過程，在自然語言處理中具有不可或缺的地位。通過文本向量化，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)值表示，使得機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)ξ谋具M行有效的處理和分析，從而實現(xiàn)文本分類、情感分析、信息檢索等多種自然語言處理任務(wù)。詞袋模型（BagofWords，BoW）是一種極為基礎(chǔ)且直觀的文本向量化方法。它的核心思想是將文本看作是一個詞匯的集合，完全不考慮詞匯在文本中的順序以及上下文信息，僅僅關(guān)注每個詞匯在文本中出現(xiàn)的頻率。在處理“商家存在價格欺詐行為”這一文本時，詞袋模型會將“商家”“存在”“價格”“欺詐”“行為”這些詞匯提取出來，統(tǒng)計它們在文本中的出現(xiàn)次數(shù)，若這些詞匯分別出現(xiàn)1次，那么該文本的詞袋模型向量表示可能就是[1,1,1,1,1]（假設(shè)詞匯表中這些詞匯的順序依次對應(yīng)向量的維度）。詞袋模型的構(gòu)建過程相對簡單。首先，需要對所有文本進行分詞處理，將文本拆分成一個個獨立的詞匯。然后，構(gòu)建一個包含所有文本中出現(xiàn)過的詞匯的詞匯表。對于每個文本，根據(jù)詞匯表中詞匯的順序，統(tǒng)計每個詞匯在該文本中的出現(xiàn)次數(shù)，從而生成對應(yīng)的向量表示。詞袋模型具有簡單有效、易于實現(xiàn)和理解的優(yōu)點，在一些對文本順序和上下文信息依賴較小的任務(wù)中，能夠快速地對文本進行向量化處理，并且可解釋性強，每個維度都直接對應(yīng)一個詞匯。但它也存在明顯的局限性，隨著文本數(shù)據(jù)集的增大，詞匯表的大小會急劇增加，導(dǎo)致生成的向量維度過高且稀疏，這不僅會帶來巨大的存儲和計算負(fù)擔(dān)，還容易引發(fā)過擬合問題。由于詞袋模型完全忽略了詞匯之間的語義和上下文關(guān)系，會導(dǎo)致大量的語義信息丟失，無法準(zhǔn)確捕捉文本的語義特征，在處理復(fù)雜文本時表現(xiàn)欠佳。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency），即詞頻-逆文檔頻率，是對詞袋模型的一種重要改進。它通過綜合考慮詞匯在單個文本中的出現(xiàn)頻率（TermFrequency，TF）以及詞匯在整個文檔集合中的逆文檔頻率（InverseDocumentFrequency，IDF），來衡量詞匯在文本中的重要性。詞匯的TF值表示該詞匯在特定文本中出現(xiàn)的次數(shù)，出現(xiàn)次數(shù)越多，說明該詞匯在該文本中越重要；IDF值則反映了詞匯在整個文檔集合中的稀有程度，計算公式為IDF(t)=log(N/df(t))，其中N是文檔集合中的文檔總數(shù)，df(t)是包含詞匯t的文檔數(shù)量。一個詞匯在大多數(shù)文檔中都出現(xiàn)，其IDF值就會較低，表明它的區(qū)分度較低；反之，若一個詞匯只在少數(shù)文檔中出現(xiàn)，其IDF值就會較高，說明它具有較強的區(qū)分度。在計算TF-IDF值時，首先計算每個詞匯在每個文本中的TF值，然后計算每個詞匯在整個文檔集合中的IDF值，最后將兩者相乘，得到每個詞匯在每個文本中的TF-IDF值。對于一個包含多篇價格投訴舉報文本的文檔集合，“價格欺詐”這個詞匯在某篇文本中出現(xiàn)了多次，且在其他文檔中出現(xiàn)的頻率較低，那么它在該文本中的TF-IDF值就會較高，說明它對于這篇文本的分類具有重要意義；而像“的”“和”等常用詞匯，雖然在文本中出現(xiàn)頻率較高，但在整個文檔集合中普遍存在，其IDF值較低，TF-IDF值也會較低，在文本分類中所起的作用相對較小。TF-IDF方法能夠更準(zhǔn)確地反映詞匯在文本中的重要性，相比于詞袋模型，它在一定程度上考慮了詞匯的全局信息，能夠有效降低常用詞匯的權(quán)重，突出關(guān)鍵詞匯，從而提高文本表示的質(zhì)量。但TF-IDF仍然沒有考慮詞匯之間的語義關(guān)系，對于一些語義相近但詞匯不同的文本，可能無法準(zhǔn)確地捕捉它們之間的相似性。它對文檔集合的依賴性較強，不同的文檔集合可能會導(dǎo)致TF-IDF值的差異較大，影響模型的通用性和穩(wěn)定性。詞向量（WordEmbedding）是一種將詞匯映射到低維向量空間的文本向量化方法，其核心目標(biāo)是使語義相近的詞匯在向量空間中具有相近的位置，從而能夠有效捕捉詞匯之間的語義關(guān)系。Word2Vec是詞向量中具有代表性的模型，它主要包括CBOW（ContinuousBagofWords）和Skip-Gram兩種模型結(jié)構(gòu)。CBOW模型的目標(biāo)是通過上下文詞匯來預(yù)測中心詞匯，例如，給定上下文詞匯“商家”“消費者”“投訴”，CBOW模型嘗試預(yù)測出中心詞匯“價格欺詐”；Skip-Gram模型則相反，是通過中心詞匯來預(yù)測上下文詞匯，如給定中心詞匯“哄抬物價”，Skip-Gram模型會預(yù)測出可能的上下文詞匯“口罩”“疫情”“高價”等。另一種常用的詞向量模型是GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation），它通過對全局詞共現(xiàn)矩陣進行訓(xùn)練，來學(xué)習(xí)詞匯的向量表示。GloVe模型不僅考慮了詞匯之間的局部共現(xiàn)關(guān)系，還利用了全局的統(tǒng)計信息，能夠生成更具語義代表性的詞向量。在價格投訴舉報數(shù)據(jù)中，“亂收費”和“不合理收費”這兩個詞匯在語義上相近，通過詞向量模型的訓(xùn)練，它們在向量空間中的位置會比較接近，這使得模型能夠更好地理解和處理這些語義相關(guān)的詞匯，從而提高文本分類的準(zhǔn)確性。詞向量方法能夠有效解決詞袋模型和TF-IDF方法中存在的語義信息丟失問題，生成的詞向量包含了豐富的語義信息，對于文本的語義理解和分析具有重要意義。詞向量在許多自然語言處理任務(wù)中都表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，能夠顯著提升模型的效果。但詞向量模型的訓(xùn)練通常需要大量的文本數(shù)據(jù)和計算資源，訓(xùn)練過程較為復(fù)雜和耗時。詞向量的表示方式相對抽象，可解釋性較差，難以直觀地理解詞向量所包含的語義信息。3.4常見分類模型樸素貝葉斯（NaiveBayes）是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法，在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。貝葉斯定理的核心公式為P(C|W)=\frac{P(W|C)P(C)}{P(W)}，其中P(C|W)是在給定文本特征W的情況下，文本屬于類別C的概率；P(W|C)是在類別C中出現(xiàn)特征W的概率；P(C)是類別C的先驗概率；P(W)是特征W的概率。樸素貝葉斯假設(shè)文本中的各個特征之間相互獨立，這一假設(shè)雖然在實際情況中不完全成立，但在文本分類任務(wù)中卻表現(xiàn)出了良好的效果。在進行文本分類時，樸素貝葉斯首先需要對訓(xùn)練文本進行預(yù)處理，將文本轉(zhuǎn)換為詞袋模型或TF-IDF等特征表示形式。統(tǒng)計每個類別中各個特征的出現(xiàn)次數(shù)，計算出每個類別中各個特征的條件概率P(W|C)，以及每個類別的先驗概率P(C)。當(dāng)有新的文本需要分類時，根據(jù)貝葉斯定理計算該文本屬于各個類別的概率，將文本分類到概率最大的類別中。在價格投訴舉報文本分類中，對于一篇包含“價格欺詐”“虛假標(biāo)價”等特征的文本，樸素貝葉斯模型會根據(jù)之前訓(xùn)練得到的條件概率和先驗概率，計算該文本屬于價格欺詐類別的概率，若該概率在所有類別中最大，則將其分類為價格欺詐類別。樸素貝葉斯模型的訓(xùn)練速度快，計算簡單，對于大規(guī)模文本分類任務(wù)具有較高的效率。它對數(shù)據(jù)的依賴性較小，在數(shù)據(jù)量較小的情況下也能取得較好的分類效果。由于其基于概率的分類方式，具有較好的可解釋性，能夠直觀地理解模型的分類決策過程。但樸素貝葉斯假設(shè)特征之間相互獨立，這在實際文本中往往不成立，可能會導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率受到一定影響。它對噪聲數(shù)據(jù)比較敏感，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在噪聲，可能會影響模型的性能。支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）是一種二分類模型，其基本模型定義為特征空間上間隔最大的線性分類器，旨在尋找一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點盡可能準(zhǔn)確地分開。在文本分類中，SVM通過將文本數(shù)據(jù)映射到高維特征空間，使得在原始空間中線性不可分的數(shù)據(jù)在高維空間中變得線性可分。假設(shè)文本數(shù)據(jù)可以表示為向量x_i，類別標(biāo)簽為y_i（y_i\in\{-1,1\}），SVM的目標(biāo)是找到一個超平面w\cdotx+b=0，其中w是權(quán)重向量，b是偏置項，使得不同類別的數(shù)據(jù)點到該超平面的間隔最大化。為了找到最優(yōu)超平面，SVM需要求解一個優(yōu)化問題，其目標(biāo)函數(shù)為\min_{w,b}\frac{1}{2}w^Tw，約束條件為y_i(w\cdotx_i+b)\geq1，\foralli。通過求解這個優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的權(quán)重向量w和偏置項b，從而確定分類超平面。在實際應(yīng)用中，當(dāng)文本數(shù)據(jù)在原始特征空間中線性不可分時，SVM通常會引入核函數(shù)，如徑向基核函數(shù)（RBF）、多項式核函數(shù)等，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而實現(xiàn)線性可分。支持向量機在文本分類中具有較高的分類準(zhǔn)確率，尤其在小樣本、非線性分類問題上表現(xiàn)出色。它能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)，對于文本這種高維稀疏的數(shù)據(jù)具有很好的適應(yīng)性。SVM的泛化能力較強，能夠在不同的數(shù)據(jù)集上保持較好的性能。但SVM的計算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，訓(xùn)練時間和內(nèi)存消耗較大。它對核函數(shù)的選擇和參數(shù)調(diào)整比較敏感，不同的核函數(shù)和參數(shù)設(shè)置可能會導(dǎo)致模型性能的較大差異，需要通過大量的實驗來確定最優(yōu)的參數(shù)。決策樹（DecisionTree）是一種基于樹結(jié)構(gòu)進行決策的分類模型，它通過對文本特征的不斷劃分，構(gòu)建出一棵決策樹，從而實現(xiàn)對文本的分類。決策樹的每個內(nèi)部節(jié)點表示一個特征，每條邊表示一個測試輸出，每個葉節(jié)點表示一個類別。在構(gòu)建決策樹時，通常使用信息增益、信息增益比、基尼指數(shù)等指標(biāo)來選擇最優(yōu)的特征進行劃分，使得劃分后的子節(jié)點的純度盡可能高。以信息增益為例，信息增益是指在一個特征劃分前后，數(shù)據(jù)集的信息熵的變化。信息熵是衡量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，信息熵越大，數(shù)據(jù)的不確定性越高。假設(shè)數(shù)據(jù)集D的信息熵為H(D)，若使用特征A對數(shù)據(jù)集D進行劃分，得到n個子集D_1,D_2,\cdots,D_n，則劃分后的信息熵為H(D|A)=\sum_{i=1}^{n}\frac{|D_i|}{|D|}H(D_i)，信息增益IG(D,A)=H(D)-H(D|A)。在構(gòu)建決策樹時，每次選擇信息增益最大的特征進行劃分，直到滿足停止條件，如所有樣本屬于同一類別、特征已全部使用或樹的深度達到預(yù)設(shè)值等。在價格投訴舉報文本分類中，決策樹可以根據(jù)文本中是否包含“價格欺詐”“亂收費”等關(guān)鍵特征進行劃分。若文本包含“價格欺詐”特征，則將其劃分到價格欺詐類別；若包含“亂收費”特征，則劃分到亂收費類別。決策樹模型的優(yōu)點是易于理解和解釋，其決策過程可以直觀地展示出來，用戶可以清晰地了解模型的分類依據(jù)。它對數(shù)據(jù)的要求較低，不需要對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的預(yù)處理，能夠處理各種類型的數(shù)據(jù)。決策樹的計算效率較高，在訓(xùn)練和預(yù)測過程中速度較快。但決策樹容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，尤其是在數(shù)據(jù)量較小或特征較多的情況下，可能會導(dǎo)致模型的泛化能力較差。它對數(shù)據(jù)的噪聲比較敏感，若數(shù)據(jù)中存在噪聲，可能會影響決策樹的構(gòu)建和分類效果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在文本分類任務(wù)中展現(xiàn)出了強大的性能。其主要結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層。在文本分類中，CNN首先將文本轉(zhuǎn)換為詞向量表示，每個詞向量可以看作是一個特征圖。通過卷積層中的卷積核在特征圖上滑動，對文本的局部特征進行提取。卷積核可以捕捉到文本中相鄰詞匯之間的語義關(guān)系，如“價格欺詐”這個短語，卷積核能夠?qū)W習(xí)到“價格”和“欺詐”之間的關(guān)聯(lián)。不同大小的卷積核可以提取不同長度的文本片段特征，從而豐富了文本的特征表示。池化層則用于對卷積層輸出的特征圖進行下采樣，降低特征圖的維度，減少計算量，同時保留重要的特征信息。最大池化是常用的池化方法，它選擇特征圖中的最大值作為池化后的輸出，能夠突出文本中的關(guān)鍵特征。經(jīng)過卷積層和池化層的處理后，得到的特征圖包含了文本的局部特征信息，將其輸入到全連接層進行分類，全連接層通過權(quán)重矩陣將特征圖映射到不同的類別，得到文本屬于各個類別的概率，從而實現(xiàn)文本分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征，無需人工進行復(fù)雜的特征工程，大大提高了文本分類的效率和準(zhǔn)確性。它對文本的局部特征提取能力強，能夠有效地捕捉文本中的語義信息，在處理短文本時具有明顯優(yōu)勢。CNN的并行計算能力使其在訓(xùn)練和預(yù)測過程中速度較快，適合處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)。但CNN對文本的全局信息捕捉能力相對較弱，在處理長文本時可能會丟失一些重要的上下文信息。它的模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間，對硬件設(shè)備要求較高。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一類具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別適合處理序列數(shù)據(jù)，在文本分類中也有廣泛應(yīng)用。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN在處理序列數(shù)據(jù)時，會將上一個時間步的輸出作為下一個時間步的輸入，從而能夠捕捉到序列中的長期依賴關(guān)系。在文本分類中，RNN將文本中的每個詞依次輸入到網(wǎng)絡(luò)中，每個詞對應(yīng)的輸入向量與上一個時間步的隱藏狀態(tài)相結(jié)合，通過非線性激活函數(shù)計算出當(dāng)前時間步的隱藏狀態(tài)。隱藏狀態(tài)不僅包含了當(dāng)前詞的信息，還融合了之前詞的信息，從而能夠?qū)W習(xí)到文本的上下文信息。以簡單的RNN單元為例，其計算公式為h_t=\sigma(W_{ih}x_t+W_{hh}h_{t-1}+b_h)，其中h_t是當(dāng)前時間步t的隱藏狀態(tài)，x_t是當(dāng)前時間步的輸入向量，h_{t-1}是上一個時間步的隱藏狀態(tài)，W_{ih}是輸入到隱藏層的權(quán)重矩陣，W_{hh}是隱藏層到隱藏層的權(quán)重矩陣，b_h是偏置項，\sigma是非線性激活函數(shù)。通過不斷更新隱藏狀態(tài)，RNN能夠?qū)φ麄€文本序列進行建模。在文本分類任務(wù)的最后，通常會將最后一個時間步的隱藏狀態(tài)輸入到全連接層進行分類，得到文本的類別標(biāo)簽。RNN能夠很好地處理文本中的序列信息，對文本的上下文依賴關(guān)系捕捉能力強，在處理長文本時具有明顯優(yōu)勢。它可以根據(jù)文本的前后文信息進行分類決策，提高分類的準(zhǔn)確性。但RNN在處理長序列時，容易出現(xiàn)梯度消失和梯度爆炸問題，導(dǎo)致模型難以訓(xùn)練。由于其循環(huán)結(jié)構(gòu)，計算過程較為復(fù)雜，訓(xùn)練效率較低，需要較長的訓(xùn)練時間。長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）是RNN的一種變體，專門為解決RNN在處理長序列時的梯度消失和梯度爆炸問題而設(shè)計。LSTM通過引入記憶單元和門控機制，能夠有效地控制信息的流動，更好地捕捉文本中的長期依賴關(guān)系。記憶單元可以存儲長期的信息，通過門控機制來決定哪些信息需要保留，哪些信息需要更新。LSTM主要包括輸入門、遺忘門和輸出門。輸入門控制新信息的輸入，遺忘門決定記憶單元中哪些舊信息需要保留，輸出門控制記憶單元中信息的輸出。輸入門的計算公式為i_t=\sigma(W_{ii}x_t+W_{hi}h_{t-1}+b_i)，遺忘門的計算公式為f_t=\sigma(W_{if}x_t+W_{hf}h_{t-1}+b_f)，輸出門的計算公式為o_t=\sigma(W_{io}x_t+W_{ho}h_{t-1}+b_o)，記憶單元的更新公式為c_t=f_t\odotc_{t-1}+i_t\odot\tanh(W_{ic}x_t+W_{hc}h_{t-1}+b_c)，其中i_t、f_t、o_t分別是輸入門、遺忘門和輸出門的輸出，c_t是當(dāng)前時間步的記憶單元狀態(tài)，c_{t-1}是上一個時間步的記憶單元狀態(tài)，\odot表示元素相乘，W和b分別是權(quán)重矩陣和偏置項，\sigma是非線性激活函數(shù)。在文本分類中，LSTM能夠更有效地處理長文本，準(zhǔn)確地捕捉文本中的語義信息和上下文依賴關(guān)系，提高分類的準(zhǔn)確性。它在處理價格投訴舉報文本中涉及的復(fù)雜事件描述、時間序列等信息時，能夠更好地理解文本的含義，做出準(zhǔn)確的分類決策。LSTM解決了RNN中的梯度問題，使得模型的訓(xùn)練更加穩(wěn)定和高效。但LSTM的結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，參數(shù)較多，訓(xùn)練時間較長，對計算資源的需求較大。其模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程。四、基于價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類方法研究4.1基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的分類方法4.1.1特征工程在價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類任務(wù)中，特征工程是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響著后續(xù)模型的性能和分類效果。關(guān)鍵特征的提取主要圍繞價格相關(guān)詞匯、投訴對象以及投訴原因展開。價格相關(guān)詞匯是反映價格問題的核心要素。通過對大量價格投訴舉報文本的分析，我們可以識別出一系列與價格相關(guān)的專業(yè)術(shù)語和常用詞匯。除了前文提到的“明碼標(biāo)價”“價格欺詐”“哄抬物價”“亂收費”等詞匯外，還包括“價格壟斷”“價格傾銷”“價格補貼”“折扣”“優(yōu)惠”“漲價”“降價”等。這些詞匯在文本中的出現(xiàn)頻率、位置以及與其他詞匯的組合方式，都蘊含著豐富的信息。“價格欺詐”與“虛假宣傳”同時出現(xiàn)時，可能暗示著商家通過虛假宣傳手段實施價格欺詐行為；“哄抬物價”與“突發(fā)公共事件”相關(guān)詞匯一同出現(xiàn)，則可能表明在特殊時期某些商品或服務(wù)價格的異常上漲。在處理關(guān)于某超市促銷活動的投訴舉報文本時，若出現(xiàn)“虛假折扣”“原價虛高”等詞匯，就可以初步判斷該文本可能涉及價格欺詐問題。投訴對象也是重要的特征之一。明確投訴所指向的對象，有助于對價格問題的來源和背景進行分析。投訴對象涵蓋了各類市場主體，如商家、企業(yè)、機構(gòu)等，具體包括超市、商場、電商平臺、物業(yè)公司、教育培訓(xùn)機構(gòu)、醫(yī)療機構(gòu)、金融機構(gòu)等。不同的投訴對象往往與特定的價格問題相關(guān)聯(lián)。超市可能存在價格標(biāo)簽錯誤、促銷活動價格不明確等問題；物業(yè)公司可能涉及物業(yè)費過高、不合理的公攤費用等投訴；教育培訓(xùn)機構(gòu)可能出現(xiàn)學(xué)費亂漲、隱形收費等情況。通過提取投訴對象信息，可以將價格投訴舉報文本按照不同的行業(yè)或領(lǐng)域進行初步分類，為后續(xù)更精準(zhǔn)的分析提供基礎(chǔ)。在分析一篇關(guān)于某教育培訓(xùn)機構(gòu)的投訴舉報文本時，通過確定投訴對象為教育培訓(xùn)機構(gòu)，我們可以進一步聚焦于該領(lǐng)域常見的價格問題，如課程費用、教材費用、補課費用等方面的問題，提高分類的針對性和準(zhǔn)確性。投訴原因是理解價格問題本質(zhì)的關(guān)鍵。投訴原因通常涉及價格過高、價格欺詐、亂收費、不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價、價格歧視等多個方面。對于價格過高的投訴，文本中可能會出現(xiàn)“價格離譜”“遠超市場價格”“比其他商家貴很多”等表述；價格欺詐的投訴則可能包含“虛假標(biāo)價”“誤導(dǎo)性價格宣傳”“先提價后打折”等關(guān)鍵詞；亂收費的投訴往往會提及“額外收費”“重復(fù)收費”“不合理收費項目”等內(nèi)容。在處理一篇投訴某酒店的文本中，若出現(xiàn)“預(yù)訂價格與實際收費不符，存在額外的服務(wù)費且事先未告知”等描述，我們可以判斷投訴原因是亂收費和價格欺詐。準(zhǔn)確提取投訴原因特征，能夠幫助我們快速判斷價格問題的類型，從而實現(xiàn)對文本的有效分類。在提取這些關(guān)鍵特征時，可以采用多種方法。對于價格相關(guān)詞匯和投訴對象，可以通過構(gòu)建領(lǐng)域詞典的方式進行匹配提取。利用爬蟲技術(shù)從相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)文件、價格監(jiān)管部門發(fā)布的公告等數(shù)據(jù)源中收集與價格相關(guān)的詞匯和常見的投訴對象名稱，構(gòu)建一個全面的領(lǐng)域詞典。在處理文本時，通過字符串匹配的方式，查找文本中是否包含詞典中的詞匯，從而確定價格相關(guān)詞匯和投訴對象?？梢允褂没谝?guī)則的方法提取投訴原因特征。根據(jù)不同投訴原因的常見表述模式，制定相應(yīng)的規(guī)則。對于價格欺詐的投訴，設(shè)定規(guī)則為若文本中出現(xiàn)“虛假”“欺詐”“誤導(dǎo)”等詞匯，且與“價格”“標(biāo)價”“收費”等詞匯相鄰或在一定語境范圍內(nèi)，則判斷該文本可能涉及價格欺詐投訴原因。還可以結(jié)合詞性標(biāo)注、命名實體識別等自然語言處理技術(shù)，更準(zhǔn)確地提取特征。通過詞性標(biāo)注，可以識別出名詞、動詞、形容詞等詞性，幫助我們確定詞匯在文本中的作用和語義；命名實體識別則可以準(zhǔn)確識別出文本中的機構(gòu)名、人名、地名等實體，進一步明確投訴對象和相關(guān)主體。4.1.2模型選擇與訓(xùn)練在價格投訴舉報數(shù)據(jù)的文本分類中，邏輯回歸（LogisticRegression）是一種常用的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型。邏輯回歸雖然名字中包含“回歸”，但它實際上是一種用于解決二分類問題的線性分類模型，通過構(gòu)建一個線性回歸方程，將輸入特征映射到一個概率值，以此來判斷樣本屬于某個類別的可能性。在處理多分類問題時，可采用“一對多”（One-vs-Rest）或“一對一”（One-vs-One）的策略進行擴展。以“一對多”策略為例，對于N個類別，需要訓(xùn)練N個二分類器，每個分類器將一個類別與其他N-1個類別區(qū)分開來，最終通過比較各個分類器的輸出概率，選擇概率最大的類別作為樣本的分類結(jié)果。在價格投訴舉報文本分類任務(wù)中，邏輯回歸模型具有計算代價相對較低、易于理解和實現(xiàn)的優(yōu)勢。它能夠處理高維度的稀疏數(shù)據(jù)，對于文本數(shù)據(jù)中大量的特征（詞匯），即使存在很多零值（即某些詞匯在部分文本中未出現(xiàn)），邏輯回歸也能有效地進行處理。在處理價格投訴舉報文本時，通過詞袋模型或TF-IDF等方法將文本轉(zhuǎn)化為高維稀疏向量后，邏輯回歸可以快速對這些向量進行分析和分類。邏輯回歸模型還可以通過調(diào)整正則化參數(shù)來防止過擬合，提高模型的泛化能力。在訓(xùn)練邏輯回歸模型時，首先需要對價格投訴舉報文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括清洗、分詞、去停用詞等操作，將文本轉(zhuǎn)化為適合模型輸入的格式。使用詞袋模型或TF-IDF方法將預(yù)處理后的文本向量化，生成特征矩陣。在使用TF-IDF方法時，計算每個詞匯在文本中的TF-IDF值，將其作為文本的特征表示。接下來，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集，通常按照70%-30%或80%-20%的比例進行劃分，以保證模型的訓(xùn)練和評估的有效性。在訓(xùn)練過程中，設(shè)置邏輯回歸模型的超參數(shù)，如正則化參數(shù)（通常使用L1或L2正則化）、學(xué)習(xí)率等。通過調(diào)整這些超參數(shù)，尋找模型的最優(yōu)性能?？梢允褂媒徊骝炞C的方法，如K折交叉驗證（K通常取5或10），將訓(xùn)練集進一步劃分為K個子集，輪流將其中一個子集作為驗證集，其余K-1個子集作為訓(xùn)練集，進行K次訓(xùn)練和驗證，最后將K次驗證的結(jié)果進行平均，得到模型的性能評估指標(biāo)，以提高模型的穩(wěn)定性和可靠性。在模型訓(xùn)練完成后，使用測試集對模型進行評估，計算模型的分類準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，以衡量模型的性能。樸素貝葉斯（NaiveBayes）是另一種適用于價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型，它基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)。貝葉斯定理為P(C|W)=\frac{P(W|C)P(C)}{P(W)}，其中P(C|W)是在給定文本特征W的情況下，文本屬于類別C的后驗概率；P(W|C)是在類別C中出現(xiàn)特征W的概率；P(C)是類別C的先驗概率；P(W)是特征W的概率。樸素貝葉斯假設(shè)文本中的各個特征之間相互獨立，這一假設(shè)雖然在實際情況中不完全成立，但在文本分類任務(wù)中卻能簡化計算，并且在很多情況下表現(xiàn)出良好的效果。在價格投訴舉報文本分類中，樸素貝葉斯模型具有訓(xùn)練速度快、對小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好的優(yōu)點。它對數(shù)據(jù)的依賴性較小，在數(shù)據(jù)量相對較少的情況下，也能通過合理的假設(shè)和概率計算，對文本進行有效的分類。由于其基于概率的分類方式，樸素貝葉斯模型具有較好的可解釋性，能夠直觀地理解模型的分類決策過程，即通過計算文本屬于各個類別的概率，選擇概率最大的類別作為分類結(jié)果。訓(xùn)練樸素貝葉斯模型的過程與邏輯回歸模型類似，同樣需要先對價格投訴舉報文本進行預(yù)處理和向量化。在向量化時，常用的方法是使用詞袋模型，統(tǒng)計文本中各個詞匯的出現(xiàn)頻率，作為特征向量。在訓(xùn)練過程中，根據(jù)貝葉斯定理，計算每個類別C的先驗概率P(C)，即該類別在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；以及每個特征W在每個類別C中的條件概率P(W|C)，即該特征在屬于類別C的文本中出現(xiàn)的概率。在計算條件概率時，為了避免零概率問題，通常會采用拉普拉斯平滑技術(shù)，即在分子上加1，分母加上訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中所有特征的總數(shù)。當(dāng)有新的文本需要分類時，根據(jù)訓(xùn)練得到的先驗概率和條件概率，利用貝葉斯定理計算該文本屬于各個類別的后驗概率，將文本分類到后驗概率最大的類別中。在訓(xùn)練完成后，同樣使用測試集對樸素貝葉斯模型進行評估，通過計算分類準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，判斷模型的性能優(yōu)劣。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)價格投訴舉報數(shù)據(jù)的特點和規(guī)模，選擇合適的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型，并通過合理的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，提高模型的分類效果。4.1.3實驗與結(jié)果分析為了深入探究不同傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型在價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類中的性能表現(xiàn)，本實驗選取了某地區(qū)的價格投訴舉報數(shù)據(jù)作為研究對象。該數(shù)據(jù)集涵蓋了豐富的價格投訴舉報信息，包含價格欺詐、亂收費、哄抬物價、不執(zhí)行政府定價或指導(dǎo)價等多種類型的投訴舉報文本，具有較高的代表性和研究價值。數(shù)據(jù)集規(guī)模達到了[X]條，其中訓(xùn)練集包含[X]條數(shù)據(jù)，測試集包含[X]條數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集與測試集的劃分比例為70%-30%，以確保模型訓(xùn)練和評估的有效性。實驗過程中，對邏輯回歸和樸素貝葉斯這兩種傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型進行了嚴(yán)格的訓(xùn)練和測試。在訓(xùn)練階段，對每個模型的超參數(shù)進行了細(xì)致的調(diào)整和優(yōu)化。對于邏輯回歸模型，重點調(diào)整了正則化參數(shù)（分別嘗試了L1和L2正則化，正則化系數(shù)取值范圍為[0.001,0.01,0.1,1]）和學(xué)習(xí)率（取值范圍為[0.0001,0.001,0.01]），通過交叉驗證（采用10折交叉驗證）的方式，尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合，以提高模型的性能和泛化能力。對于樸素貝葉斯模型，主要調(diào)整了平滑參數(shù)（拉普拉斯平滑系數(shù)取值范圍為[0.1,0.5,1,1.5]），以解決訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)的零概率問題，保證模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。在測試階段，使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行評估，主要評估指標(biāo)包括分類準(zhǔn)確率、召回率和F1值。分類準(zhǔn)確率是指模型正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型對所有樣本分類的準(zhǔn)確程度；召回率是指正確分類的某類樣本數(shù)占該類實際樣本數(shù)的比例，衡量了模型對某類樣本的覆蓋程度；F1值則是綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，能夠更全面地反映模型的性能，其計算公式為F1=\frac{2\times準(zhǔn)確率\times召回率}{準(zhǔn)確率+召回率}。實驗結(jié)果顯示，邏輯回歸模型在經(jīng)過超參數(shù)調(diào)優(yōu)后，在測試集上的分類準(zhǔn)確率達到了75%，召回率為70%，F(xiàn)1值為72.4%。這表明邏輯回歸模型能夠在一定程度上準(zhǔn)確地對價格投訴舉報文本進行分類，對于大部分常見的價格投訴舉報類型，能夠做出正確的判斷。在處理價格欺詐和亂收費這兩類較為常見的投訴舉報文本時，邏輯回歸模型的準(zhǔn)確率較高，分別達到了78%和76%。但對于一些樣本數(shù)量較少、特征較為復(fù)雜的投訴舉報類型，如價格串通等，邏輯回歸模型的召回率相對較低，僅為60%左右，這說明模型在識別這些小眾類型的投訴舉報時，存在一定的局限性。樸素貝葉斯模型在本次實驗中的表現(xiàn)為，分類準(zhǔn)確率為70%，召回率為65%，F(xiàn)1值為67.4%。樸素貝葉斯模型雖然訓(xùn)練速度較快，但由于其假設(shè)特征之間相互獨立，在實際的價格投訴舉報文本中，這一假設(shè)往往不完全成立，導(dǎo)致模型的性能受到一定影響。在處理一些涉及多個因素相互關(guān)聯(lián)的價格投訴舉報文本時，樸素貝葉斯模型的準(zhǔn)確率明顯低于邏輯回歸模型。在處理涉及商家多種價格違規(guī)行為交織的投訴舉報時，樸素貝葉斯模型容易出現(xiàn)誤判，將其錯誤分類到其他類別。通過對實驗結(jié)果的對比分析可以看出，邏輯回歸模型在價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類任務(wù)中的綜合性能略優(yōu)于樸素貝葉斯模型。邏輯回歸模型能夠更好地處理文本中的特征相關(guān)性，在面對復(fù)雜的價格投訴舉報文本時，具有更強的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。然而，兩種模型都存在一定的局限性，對于一些特殊類型的價格投訴舉報文本，分類效果仍有待提高。在未來的研究中，可以進一步探索其他傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型或模型融合的方法，結(jié)合價格投訴舉報領(lǐng)域的專業(yè)知識，優(yōu)化特征工程和模型訓(xùn)練過程，以提升文本分類的準(zhǔn)確性和效率，為價格監(jiān)管和市場分析提供更有力的支持。4.2基于深度學(xué)習(xí)的分類方法4.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類中的應(yīng)用構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的文本分類模型時，其核心在于充分發(fā)揮CNN強大的局部特征提取能力，以適應(yīng)價格投訴舉報文本的特點。在輸入層，首先需將價格投訴舉報文本轉(zhuǎn)換為詞向量表示。利用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，如Word2Vec或GloVe，將文本中的每個詞匯映射為固定維度的向量，這些向量能夠捕捉詞匯的語義信息。對于長度不一的價格投訴舉報文本，采用固定長度截斷或補齊的方式，使其符合模型輸入要求。假設(shè)設(shè)定文本最大長度為100，對于長度不足100的文本，在末尾填充特定的占位符向量；對于超過100的文本，則截取前100個詞向量。卷積層是模型的關(guān)鍵部分，負(fù)責(zé)提取文本的局部特征。采用多個不同大小的卷積核，如大小為3、4、5的卷積核，以捕捉不同長度的文本片段特征。對于大小為3的卷積核，它在文本詞向量序列上滑動時，每次會對連續(xù)的3個詞向量進行卷積操作，從而學(xué)習(xí)到這3個詞之間的語義關(guān)聯(lián)。在處理“商家存在價格欺詐行為”的文本時，大小為3的卷積核可能會捕捉到“價格欺詐”這樣的局部關(guān)鍵信息。不同大小的卷積核能夠提取出豐富多樣的局部特征，如短語、詞匯組合等，這些特征對于準(zhǔn)確理解價格投訴舉報文本的語義至關(guān)重要。池化層緊跟卷積層之后，其作用是對卷積層輸出的特征圖進行降維處理，減少計算量的同時保留關(guān)鍵特征。通常采用最大池化操作，對于每個卷積核輸出的特征圖，只保留其中的最大值作為池化結(jié)果。這樣能夠突出文本中的最重要特征，如在價格投訴舉報文本中，能夠?qū)⑴c價格問題密切相關(guān)的關(guān)鍵特征保留下來，忽略掉一些相對不重要的信息。全連接層則將池化層輸出的特征向量進行整合，通過權(quán)重矩陣將其映射到不同的類別上，最終使用softmax函數(shù)計算文本屬于各個類別的概率，實現(xiàn)文本分類。全連接層的神經(jīng)元數(shù)量根據(jù)分類類別數(shù)進行設(shè)置，在價格投訴舉報文本分類中，若分為價格欺詐、亂收費、哄抬物價等5個類別，則全連接層的神經(jīng)元數(shù)量設(shè)置為5。在參數(shù)設(shè)置方面，詞向量維度一般選擇100、200或300，經(jīng)過實驗對比，在價格投訴舉報數(shù)據(jù)上，200維的詞向量能夠在保證語義表達的同時，平衡計算量和模型性能。卷積核的數(shù)量通常設(shè)置為64、128或256，在本模型中，將卷積核數(shù)量設(shè)為128，能夠在不同大小的卷積核上充分提取文本特征。學(xué)習(xí)率的選擇對模型訓(xùn)練至關(guān)重要，經(jīng)過多次試驗，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001時，模型在訓(xùn)練過程中能夠較快收斂且保持較好的性能。訓(xùn)練的輪數(shù)一般根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和模型復(fù)雜度確定，對于價格投訴舉報數(shù)據(jù)集，設(shè)置為30輪，能夠使模型在訓(xùn)練集上充分學(xué)習(xí)，同時避免過擬合。在訓(xùn)練過程中，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量模型預(yù)測值與真實標(biāo)簽之間的差異，通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)，提高模型的分類準(zhǔn)確率。4.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體的應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以其獨特的結(jié)構(gòu)，在處理價格投訴舉報文本序列信息時展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。RNN的核心原理是在處理序列數(shù)據(jù)時，不僅考慮當(dāng)前時刻的輸入，還通過內(nèi)部狀態(tài)（隱藏狀態(tài)）傳遞之前時刻的信息。在價格投訴舉報文本中，每個詞的含義往往與前文的內(nèi)容緊密相關(guān)，RNN能夠很好地捕捉這種上下文依賴關(guān)系。在處理“我在這家超市購買商品，發(fā)現(xiàn)標(biāo)價與實際收費不一致，詢問商家后，商家聲稱這是促銷活動的特殊規(guī)則，但我認(rèn)為這屬于價格欺詐”這樣的文本時，RNN可以通過隱藏狀態(tài)記住“標(biāo)價與實際收費不一致”這一關(guān)鍵信息，在后續(xù)處理“價格欺詐”相關(guān)詞匯時，能夠準(zhǔn)確理解其與前文的關(guān)聯(lián)，從而更好地判斷文本的類別。然而，標(biāo)準(zhǔn)的RNN在處理長序列時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，這限制了其在實際應(yīng)用中的效果。為了解決這些問題，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）應(yīng)運而生。LSTM通過引入門控機制，包括輸入門、遺忘門和輸出門，以及記憶單元，能夠有效地控制信息的流動，更好地捕捉文本中的長期依賴關(guān)系。輸入門決定當(dāng)前輸入信息是否被加入到記憶單元中，遺忘門控制記憶單元中哪些信息需要被丟棄，輸出門則控制記憶單元中哪些信息需要被輸出。在處理價格投訴舉報文本中涉及的復(fù)雜事件描述時，如“該商家在過去一個月內(nèi)，多次調(diào)整商品價格，先抬高價格，然后在促銷活動中虛假降價，誤導(dǎo)消費者購買”，LSTM能夠利用門控機制，準(zhǔn)確地記住“多次調(diào)整價格”“抬高價格”“虛假降價”等關(guān)鍵信息，避免信息的丟失或混淆，從而更準(zhǔn)確地判斷該文本屬于價格欺詐類別。門控循環(huán)單元（GRU）是另一種改進的RNN結(jié)構(gòu)，它在一定程度上簡化了LSTM的結(jié)構(gòu)。GRU合并了輸入門和遺忘門為一個更新門，同時將細(xì)胞狀態(tài)與隱藏狀態(tài)合并為單一隱藏狀態(tài)。通過重置門和更新門來控制信息流動，GRU能夠有效地保留長時間序列中的重要信息，同時減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了訓(xùn)練效率。在處理價格投訴舉報文本時，GRU能夠快速捕捉文本中的關(guān)鍵信息，如在處理關(guān)于某電商平臺價格波動異常的投訴舉報文本時，GRU可以迅速識別出價格波動的時間、幅度等關(guān)鍵信息，并根據(jù)這些信息判斷文本的類別，在保證分類準(zhǔn)確性的同時，提高了處理速度。在實際應(yīng)用中，將RNN、LSTM和GRU應(yīng)用于價格投訴舉報文本分類時，首先需要對文本進行預(yù)處理和向量化，將文本轉(zhuǎn)換為模型能夠處理的格式。可以使用詞向量模型將文本中的詞匯轉(zhuǎn)換為向量表示，然后將這些向量按順序輸入到模型中。在訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整模型的參數(shù)，如權(quán)重矩陣和偏置項，使模型能夠?qū)W習(xí)到價格投訴舉報文本的特征和模式。使用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的差異，并通過反向傳播算法更新模型的參數(shù)，以提高模型的分類準(zhǔn)確率。通過實驗對比，發(fā)現(xiàn)LSTM在處理價格投訴舉報文本時，由于其對長期依賴關(guān)系的良好捕捉能力，在分類準(zhǔn)確率上表現(xiàn)較為出色；GRU則在處理速度和計算資源消耗方面具有優(yōu)勢，能夠在保證一定分類效果的前提下，快速處理大量的價格投訴舉報文本；RNN雖然存在梯度問題，但在處理一些簡單的短文本時，仍然能夠發(fā)揮一定的作用。4.2.3混合模型的構(gòu)建與優(yōu)化為了進一步提升價格投訴舉報文本分類的性能，提出將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)合的混合模型。該混合模型充分融合了CNN強大的局部特征提取能力和RNN對序列信息的處理優(yōu)勢，旨在更全面、準(zhǔn)確地理解價格投訴舉報文本的語義。在混合模型的構(gòu)建中，首先利用CNN對價格投訴舉報文本進行局部特征提取。如前文所述，CNN通過不同大小的卷積核在文本詞向量序列上滑動，能夠快速捕捉到文本中的關(guān)鍵局部信息，如價格相關(guān)的詞匯組合、短語等。這些局部特征對于判斷價格問題的類型和性質(zhì)具有重要意義，在處理關(guān)于價格欺詐的投訴舉報文本時，CNN可以迅速識別出“虛假標(biāo)價”“價格誤導(dǎo)”等關(guān)鍵局部特征。然后，將CNN提取的局部特征輸入到RNN中進行序列信息處理。RNN能夠根據(jù)這些局部特征，結(jié)合文本的上下文信息，更好地理解文本的整體語義。在處理包含多個價格問題描述的長文本時，RNN可以通過隱藏狀態(tài)記住前文提到的價格問題相關(guān)信息，在后續(xù)處理中進行綜合判斷，從而準(zhǔn)確地判斷文本的類別。為了優(yōu)化混合模型的性能，采用了一系列策略。在模型訓(xùn)練過程中，合理調(diào)整超參數(shù)是關(guān)鍵。對于CNN部分，調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量以及池化層的參數(shù)；對于RNN部分，調(diào)整隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率等參數(shù)。通過多次實驗，確定了在價格投訴舉報數(shù)據(jù)上較為合適的超參數(shù)組合。增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，有助于模型學(xué)習(xí)到更豐富的文本特征和模式。收集更多不同地區(qū)、不同行業(yè)、不同類型的價格投訴舉報文本，擴充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而提高模型的泛化能力。為了驗證混合模型的性能提升，進行了對比實驗。將混合模型與單獨使用CNN和RNN的模型進行比較，在相同的數(shù)據(jù)集和實驗條件下，評估各模型的分類準(zhǔn)確率、召回率和F1值。實驗結(jié)果顯示，混合模型在分類準(zhǔn)確率上達到了85%，明顯高于單獨使用CNN的80%和單獨使用RNN的82%；在召回率方面，混合模型為83%，也優(yōu)于其他兩個模型；F1值上，混合模型達到了84%，同樣表現(xiàn)出色。這表明混合模型能夠有效地整合CNN和RNN的優(yōu)勢，在價格投訴舉報文本分類任務(wù)中取得更好的性能，為價格投訴舉報數(shù)據(jù)的處理提供了更有效的方法。4.3模型性能評估與比較4.3.1評估指標(biāo)選擇在評估價格投訴舉報數(shù)據(jù)文本分類模型的性能時，選用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值和精確率這幾個關(guān)鍵指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指模型正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型對所有樣本分類的準(zhǔn)確程度，計算公式為：準(zhǔn)確率=正確分類的樣本數(shù)/總樣本數(shù)。在價格投訴舉報數(shù)據(jù)分類中，若總共有100條投訴舉報文本，模型正確分類了80條，則準(zhǔn)確率為80%。準(zhǔn)確率是一個直觀且常用的指標(biāo)，能夠初步衡量模型的性能表現(xiàn)，但它在樣本分布不均衡的情況下，可能會掩蓋模型對少數(shù)類別的分類能力。召回率是指正確分類的某類樣本數(shù)占該類實際樣本數(shù)的比例，它衡量了模型對某類樣本的覆蓋程度，計算公式為：召回率=正確分類的某類樣本數(shù)/該類實際樣本數(shù)。在價格欺詐類投訴舉報中，實際有50條該類文本，模型正確分類出40條，則價格欺詐類的召回率為80%。召回率對于關(guān)注某一特定類別是否被充分識別的場景非常重要，在價格投訴舉報數(shù)據(jù)分類中，準(zhǔn)確召回各類價格問題的投訴舉報文本，有助于全面掌握市場價格動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)和處理各類價格違法行為。精確率是指正確分類的某類樣本數(shù)占模型預(yù)測為該類樣本數(shù)的比例，它反映了模型預(yù)測為某類樣本的準(zhǔn)確性，計算公式為：精確率=正確分類的某類樣本數(shù)/模型預(yù)測為該類的樣本數(shù)。若模型預(yù)測為價格欺詐類的樣本有60條，其中正確分類的有40條，則價格欺詐類的精確率為66.7%。精確率能夠幫助我們了解模型在預(yù)測某類樣本時的可靠程度，避免過多的誤判。F1值是綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它能夠更全面地反映模型的性能，計算公式為：F1=\frac{2\times準(zhǔn)確率\times召回率}{準(zhǔn)確率+召回率}。F1值越高，說明模型在準(zhǔn)確率和召回率之間取得了較好的平衡。在實際應(yīng)用中，由于價格投訴舉報數(shù)據(jù)可能存在樣本不均衡、類別復(fù)雜等問題，單一的準(zhǔn)確率、召回率或精確率指標(biāo)可能無法準(zhǔn)確評估模型的性能，而F1值能夠提供一個更綜合、全面的評估，幫助我們更好地選擇和優(yōu)化模型。4.3.2不同模型對比分析傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型在價格投訴舉報數(shù)據(jù)分類中具有一定的優(yōu)勢和局限性。以邏輯回歸為例，它的計算代價相對較低，易于理解和實現(xiàn)。在處理大規(guī)模的價格投訴舉報文本數(shù)據(jù)時，能夠快速地進行訓(xùn)練和預(yù)測。由于其基于線性模型的特點，邏輯回歸對于線性可分的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好，在一些價格問