本篇内容介绍了“短⽂本聚类的问题有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
搜索是用户明确表达需求的场景，百度搜索每天承接海量请求，query的表达多种多样。大规模短文本聚类系统，核心目的就是对以query为代表的短文本进行总结归纳，**精准高效地将含义相同表达不同的短文本，凝练成含义内聚表达清晰的“需求”。**这种方式不仅可以压缩短文本量级，还能更好的满足用户需求，帮助内容提供方，提供更好的内容。目前已经辅助了百度UGC产品的内容生产。
在这一节中，我们先介绍短文本聚类问题，并介绍常用聚类算法，最后分析聚类算法在搜索场景下的难点和挑战。
聚类是一种常用的无监督算法，按照某个距离度量方式把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。
一般来说，搜索query以短文本为主。从大量的短文本中，尽可能地将含义一致的所有文本，聚合在一起，形成一个**“需求簇”**，就是短文本聚类问题。
举例来说： 
其中，query="⼿机碎屏了怎么办？" 和query=“求助，⼿机屏幕摔碎了”是相同的需求，可以聚合成为⼀个簇；query="⼆⽉⼆什么意思"，query="⻰抬头什么意思" 和query="⻰抬头有什么典故"是相同的需求，可以聚合成为⼀个簇。
可以看出，搜索query场景下的短⽂本聚类问题，和常规聚类问题，有⼀个明显的区别：**“簇”的内涵相对集中，**也就是说，聚合完成后，簇的量级相对较⼤，同⼀个簇内的数据，距离较近。
在⽂本聚类领域，simhash是⼀种常⽤的局部敏感哈希算法，常常被⽤来作为搜索引擎中的⽹⻚去重算法。它⼒图以较⾼的概率，将相似的⽂档映射为相同的哈希值，从⽽起到聚类（去重）的⽬的。
simhash算法⼀般会将⽂档进⾏分词处理，并给出每个词的权重，再为每个词计算⼀个哈希值，将所有词的哈希值加权对位求和后，再采⽤对位⼆值化降维，产出最终⽂档的哈希值。过程中使⽤了词的重要性加权，所以重要的词对最终⽂档哈希值的影响会更⼤，⽽不重要的词，对最终⽂档哈希值的影响就会更⼩，从⽽相似的⽂档，产⽣相同哈希值的可能性就会更⼤。
在⻓⽂档聚类（去重）领域，simhash是⼀种⾼效的算法，但是，对短⽂本聚类⽽⾔，由于⽂本⻓度⼤幅度减少，simhash的有效性⼤⼤降低了，不能保证产出结果的准确性。
另⼀种常⽤的⽂本聚类⽅式，⾸先会将⽂本向量化，再采⽤常规聚类⽅法进⾏聚类。其中，⽂本向量化的⽅式很多，从早期的tf-idf，到⽅便快捷的word2vec，甚⾄是采⽤bert，ernie等预训练模型产出的⽂本向量，都可以作为⽂本的向量化表征。⼀般来说，向量化⽅法会暗含分布式假设，产出的文本向量，可以在⼀定程度上解决同义词的问题。
聚类的⽅式也多种多样，例如常⽤的kmeans，层级化聚簇，single-pass等。特别需要注意的是，在设计聚类算法的距离度量时，需要特别考虑向量化的⽅式，针对不同的向量化⽅式，设计不同的距离度量。
这类算法存在三点问题：
1、以kmeans为代表的聚类算法，存在超参数“簇数量”，只能借助经验和辅助指标进⾏判定； 2、对短⽂本聚类问题，簇的数量往往特别⼤，会导致聚类算法性能严重下降； 3、聚类结果准确率受向量化和聚类算法双重影响，难以表达数据的细粒度差异。
尽管短⽂本聚类算法，在业界具有较多应⽤场景，但是在研究领域，它仍是⼀个相对⼩众的分⽀，主要采⽤改进⽂本向量化表示的⽅案，例如句⼦向量被设计成词向量加权矩阵的第⼀主成分，⽽⾮直接加权；例如采⽤聚簇引导的向量迭代的⽅式，改进向量化表示，例如SIF+Aut。但不论是哪种改进，都会增加较⼤的计算开销，在⼯业界并不现实。
我们⾯对的问题是⼤规模短⽂本聚类，它还包含3个隐含的限制条件：
1、聚类结果的准确性要求⾮常严格； 2、短⽂本数量规模⾮常⼤； 3、数据产出时效要求高；
不难看出，常规算法在运算效率和准确性方面，很难同时满足上述三个要求；而工业界并没有成熟框架，可以解决这个问题；学术界算法距离工业场景应用还有一定距离；我们需要一种新的思路来解决问题。
在设计算法时，需要重点考虑如下问题：
1、数据量级⼤，系统吞吐高：搜索query的量级是不言而喻的，对于亿级别数据，进行高效计算，非常考验算法设计能力和工程架构能力；
2、聚类算法准确率要求高：首先，聚类算法是无监督算法，采用向量空间上的距离度量，衡量聚类结果的聚集程度，本质上并没有准确率的概念；但是，在搜索query场景下，聚类算法就有了明确的衡量指标：通过统一的文本相似性评估标准，可以后验评估出在同一个簇中，结果是否相似， 在不同的簇中，数据是否不相似，从而可以衡量出聚类准确率。这为短文本聚类算法戴上了“紧箍咒”：并不是任意聚类算法都适用，需要考虑和文本相似度结合更紧密的聚类算法。
“结合更紧密”是从向量空间中距离的定义来考虑的，例如，由相似度模型给出的相似度度量，并不一定是向量空间上“距离”。具体来说，向量空间上的一个定义良好的“距离”，需要满足三角不等式：distance(A,B)+distance(B,C)>=distance(A,C), 但是，对于相似度，similarity(A,B)+similarity(B,C)与similarity(A,C)并不一定有稳定的数量关系。因此，不能直接使用聚类模型，只能将相似度作为“场外指导”，实现相似度指导下的聚类算法。这导致一般的聚类算法不能直接用于短文本聚类。
3、文本相似度要求精度高，耗时短：文本相似度是一个场景依赖问题，对于同样的query对，在不同的场景下，可能有截然不同的判定结果。在搜索场景下，对相似度的精度要求非常高，往往一字之差，就是完全不同的需求，因此模型需要能够精确捕获文本的细粒度差异；另一方面，希望尽可能地将相同需求的query聚合成为一个簇，减少漏召回的情况；也就是说，**对于短文本聚类问题，对文本相似度的准确率和召回率都有很高要求；**除此之外，为了适应大规模的调用，文本相似度服务需要具有响应时长短、易扩展等特点。
4、文本表征复杂：文本表征指的是通过某种方式将文本转化为语义向量，用于后续文本聚类。文本向量的产出方式多种多样，例如在simhash中，采用加权hash函数表达文本信息；还可以用word2vec词向量加权产生文本的向量信息。除此之外，短文本的类别，关键词等信息，也是文本表征的重要组成部分；在文本向量化时，需要重点考虑如何在向量空间中体现相似度。文本表征是一项重要且基础的算法，选择不同的文本表征，决定了不同的相似度度量方式，直接影响聚类模型选型，间接影响最终结果。
5、误差的发现和修复：从文本表征到文本相似度，再到聚类算法，每一步都会积累误差，从而影响最终结果。对于大规模文本聚类，这个问题尤为明显，也是容易被忽略的环节。
考虑到以上难点，我们采⽤了多级拆分，逐个击破的总体思路。
图1：⼤规模短⽂本聚类的总体思路
1.我们先将⼤规模短⽂本，进⾏多级拆分，基本保证相同含义的query，⼤概率进⼊同⼀个分桶中：
1.1⼀级拆分：需要保证拆分项在语义层⾯，含义互斥，也就是相同含义的query，必须进⼊相同的桶中；
1.2⼆级拆分：⼀级拆分后，每个桶内的query量级依然很⼤，还需要进⾏⼆级拆分，保证后续计算量级可控；
2.对同⼀个桶内的query进⾏精细化语义聚合，将含义相同的query，合并为⼀个簇；
3.对于同⼀个⼀级分桶中的语义簇，进⾏误差校验，将需要合并的簇合并；
说明：
1.为什么要拆分？假设我们的query数量量级为
，那么最差情况下，我们需要进⾏
次相似度计算，才能完成⽂本聚类；然⽽，如果我们将数据进⾏拆分，并且以较⾼的概率保证拆分互斥，
，那么只需要进⾏
次相似度计算，量级是远⼩于的
；
2.为什么需要多级拆分？如果把原始数据平级拆分的较细，就会降低相似度调用次数；但是平级拆分的越细，就越不能保证语义互斥，这会导致需要进行误差校验的数量激增；如果我们采用多级拆分，保证顶部拆分的准确率，就会减少误差校验的数据量；
3.如何进⾏语义聚簇？数据拆分后，需要在每个桶内，进⾏⽂本聚类，这也是整个⽅案最核⼼的地⽅；⽬前，有三种办法可以解决：
3.1 基于⽂本字⾯的检索聚类：虽然分到同⼀个桶中的数据量已经⼤⼤减少了，但是如果两两进⾏相似度计算，数据量级依然很⼤；我们发现，常规的关键词搜索，可以保证召回⼤部分相似的query，只需要为召回的query计算相关性即可。
3.2 基于⽂本表征的聚类:虽然通过关键词搜索，可以覆盖⼤部分的相似query，但是召回并不全， 为了解决同义问题、句式变换等导致的关键词召回不全的问题，我们使用了基于文本表征的召回方式：将向量化后的query，进行细粒度的聚类，只需要对同一类中的query计算相似度即可；
3.3 基于⽂本表征的检索聚类：考虑细粒度的聚类算法控制力较弱，还可以引入向量检索，通过文本向量召回的方式，解决召回不全的问题。
1. 解决了数据量级大，要求耗时短的问题：当前流程可以通过将数据进行二级拆分，可以把大规模数据，拆分为较小的数据块，分配给不同的计算单元进行计算，从而减少耗时；我们进行过估计，在1亿数据上，传统两两对比的方式，计算需要耗时58年；而采用分层的方式， 只需要4天；虽然采用分级向量化聚簇（无相似度）的方式，可以将耗时降低为2天， 但是准确率和召回率较低；
2. 优化相似度， 提高相似度服务计算性能：我们对短文本相似度进行了定制性优化，多实例部署，相似度服务的吞吐能力得到了100倍的提升；
3. 聚类算法准确率高：引入误差修正机制，整体短文本聚类算法准确率从93%提升到了95%，召回率从71%提升到了80%；
基于以上分析， 对计算性能和计算效果进行折中， 我们采用了分级向量化聚簇+优化后的相似度作为最后的方案；
以上是我们经过⼀段时间的探索后，总结出的⼤规模短⽂本聚类问题的解决⽅案。在过程中，我们进⾏了两个⼤版本的迭代。
在解决这个问题的初期，我们面对两种技术方案：一种是探索适合短文本的表征，将问题转化为特殊的向量聚类的问题，例如simhash；另一种是将数据集合进行拆分，减少数据规模，加速相似度计算，解决聚类问题；经过分析后，我们认为方案一，在选择合适的文本表征上，没有可以指导优化方向的中间指标，很难迭代优化，因此，明确了将数据集合进行拆分的思路。
首先，我们根据query的分类和其他业务要求，将query进行一级拆分，保证拆分结果语义互斥；
第二步，进行二级拆分：为了保证二级拆分后的同一个桶内，数据量级适中，便于进行精细化语义聚合，我们采用了层级化分桶的方式：
1. 对query计算高级语义特征，并进行二值化操作，产出一个256维度的由0、1组成的向量
2. 首先取前50维向量，进行hash粗聚；如果簇内的数量超过一定数量，则对其中的query，扩展维度到100维，重新进行hash粗聚，直到维数达到256或者簇内数量少于一定数量
第三步，对每一个桶内的query，进行精细化语义聚合，将含义相似的query，合并为一个簇中。
我们可以看出，由于采用了数据拆分的思路，将数据分桶后，进行精细化语义聚类时，每个分桶之间的数据语义互斥，只需要在每个桶内进行语义聚合， 就可以产出数据了。这种方式便于并行化计算，对缩短计算耗时有很大贡献。
在过程中， 我们也发现，一些需要改进的地方：
1. 聚类结果的准确性强依赖于相似度模型，并且是细粒度相似度模型，如果使用粗粒度相似度模型，会导致误召回，因此需要一套可以区分细粒度相似程度的模型。
2. 使用层级化分桶进行二级拆分，并不一定能保证语义相似的数据进入一个桶中，层次化拆分使用的query向量表征，暗含了向量在语义表达上，具有随维度增加逐渐细化的特点，但是在产出query向量表征的过程中，并没有施加此导向，不能保证这个假设成立；在v2.0中我们改动了二级拆分的方式，克服了这个缺陷；
3. 缺少误差发现和修正机制：不论相似度准确率有多高，不论短文本的分类有多准，都会有误差；我们需要有机制可以发现和修正误差。
针对v1.0 发现的问题，我们做了三点改动：
引入细粒度相似度
短文本文本聚类的一个典型使用场景，是对搜索query进行语义级别的合并，将相同需求不同表达的query，合并为一个“需求”，因此对于相似query的认定，标准是较为严格的。已有的相似度模型，已经不能适用了。经过对query的详细分析，我们发现句法分析，短语搭配等特征，能够对提升相似度模型的准确率和召回率有较大帮助，因此，我们自研了一套融合了句法分析，短语搭配和其他特征的相似度模型，取得了较好的收益。
在二级拆分中引入聚类模型
在v1.0 版本中，层次化分桶的准确率得不到保证，需要有一个更准确的二级拆分方式，达到数据分桶的目的。二级拆分只需要保证相似的短文本，大概率被分到同一个桶中，并不要求桶内任意两个短文本都是相似的，这样的设置非常适合采用向量化后聚类方法解决问题。一方面考虑到预训练模型的性能问题，我们采用了传统词向量加权的方式，产出短文本的词向量；通过kmeans聚类的方式，对一级桶的短文本进行聚类操作，从而保证了二级拆分的准确率。
这里可能会有疑问，为什么不使用向量召回的方式解决问题？其实，向量召回的本质是向量聚类，再辅以高效的向量查找，达到向量召回的目的。在二级拆分中，不需要进行向量查找，而且如果引入会增加额外的时间开销，因此我们并没有使用向量召回。
误差修正
在v1.0版本中，误差逐层累计且没有得到修正，为了克服这一点，我们在产出的最后一步，引入了误差修正操作。
主要存在两种形式的误差: 一种是聚类不全，应该聚合在一起的数据，没有聚合在一起，这类误差主要是由于多级拆分引起的，通过跨越层级的校验，可以解决这个问题；另一种误差是聚类不准，主要是由于相似度计算导致的。我们重点解决聚类不全的问题。
为了减少需要校验的数据量级，我们将误差检验的范围，限制在二级分桶内部。在二级分桶后，我们首先采用精细化语义聚合的方式，得到聚类结果。对处于同一个二级桶内的聚类中心，验证其相关性。如果相关性较高，则进一步验证后合并。
v2.0 的效果
v2.0上线后，能够在很短的时间内处理完成大规模短文本的精细化聚类，聚类准确率达到95%，召回率达到80%，已经服务于百度UGC业务线的内容生产。
持续优化
v2.0版本基本实现了大规模短文本精细化聚类的功能，但是仍有很多改动空间。例如聚类结果的持久化，重复计算问题，更高效的聚合算法等，后续我们也会持续优化，提供更高效稳定的算法支持。
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