價(jià)格投訴舉報(bào)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(chǎng)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，價(jià)格作為市場(chǎng)機(jī)制的核心要素，對(duì)資源的合理配置起著關(guān)鍵作用。隨著市場(chǎng)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張、交易形式的日益繁雜以及消費(fèi)者維權(quán)意識(shí)的逐步增強(qiáng)，價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出迅猛增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。以全國(guó)12358價(jià)格監(jiān)管平臺(tái)為例，在2016年3月份，該平臺(tái)共受理價(jià)格舉報(bào)、投訴、信訪、咨詢多達(dá)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(guó)消費(fèi)者投訴更是激增，總投訴量高達(dá)145萬件，涉訴金額超過57億，其中價(jià)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(yùn)含豐富信息的寶藏，然而，若不能對(duì)其進(jìn)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(chǎng)監(jiān)管、政策制定以及消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)提供有力的支持。從市場(chǎng)監(jiān)管的視角來看，價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)是市場(chǎng)價(jià)格秩序的“晴雨表”。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)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(chǎng)上價(jià)格違法行為的分布狀況與變化趨勢(shì)。在交通運(yùn)輸、商品零售、房地產(chǎn)及物業(yè)管理等行業(yè)，價(jià)格舉報(bào)投訴量一直名列前茅。在2016年3月，交通運(yùn)輸行業(yè)的價(jià)格舉報(bào)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(duì)性地開展市場(chǎng)巡查與專項(xiàng)整治行動(dòng)，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(hù)市場(chǎng)價(jià)格秩序。對(duì)于政策制定者而言，價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)是制定科學(xué)合理價(jià)格政策的重要依據(jù)。深入分析不同類型的價(jià)格投訴舉報(bào)，能夠洞察現(xiàn)行價(jià)格政策在執(zhí)行過程中存在的問題與不足，以及市場(chǎng)和消費(fèi)者對(duì)價(jià)格政策的實(shí)際需求。若在某一時(shí)期，關(guān)于某類商品或服務(wù)價(jià)格過高的投訴舉報(bào)大量涌現(xiàn)，這或許意味著該領(lǐng)域的價(jià)格形成機(jī)制需要調(diào)整，或者政府需要加強(qiáng)對(duì)價(jià)格的調(diào)控與引導(dǎo)。通過對(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)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(duì)性和時(shí)效性的信息，為制定更加符合市場(chǎng)實(shí)際和消費(fèi)者利益的價(jià)格政策提供有力支撐，推動(dòng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。在消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)方面，高效的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)文本分類能夠使消費(fèi)者的訴求得到更快速、準(zhǔn)確的回應(yīng)和處理。當(dāng)消費(fèi)者遭遇價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)等問題并進(jìn)行投訴舉報(bào)時(shí)，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(shí)采取措施解決問題，為消費(fèi)者挽回經(jīng)濟(jì)損失，維護(hù)消費(fèi)者的合法權(quán)益。這不僅能夠提升消費(fèi)者對(duì)市場(chǎng)的信任度，還能增強(qiáng)消費(fèi)者參與市場(chǎng)監(jiān)督的積極性，形成良好的市場(chǎng)消費(fèi)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(jìn)步，為價(jià)格投訴舉報(bào)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(zhǎng)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(dòng)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(jìn)的技術(shù)應(yīng)用于價(jià)格投訴舉報(bào)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(shí)面臨的諸多問題，還能推動(dòng)自然語言處理技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域的拓展和深化，具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在文本分類技術(shù)的研究方面，國(guó)外起步較早，取得了一系列豐碩的成果。早期，傳統(tǒng)機(jī)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(jī)（SVM）、決策樹等算法被廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)方法逐漸嶄露頭角，成為研究的熱點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強(qiáng)大的特征提取能力，能夠自動(dòng)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），則擅長(zhǎng)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(zhǎng)文本時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)；注意力機(jī)制的引入，進(jìn)一步提升了模型對(duì)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(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識(shí)和語義表示，只需在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)，就能在文本分類等任務(wù)中取得優(yōu)異的成績(jī)。國(guó)內(nèi)在文本分類領(lǐng)域的研究也緊跟國(guó)際步伐。早期，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法同樣在國(guó)內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用，但隨著深度學(xué)習(xí)的興起，國(guó)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(guó)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(shí)，國(guó)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(guó)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(dòng)了國(guó)內(nèi)文本分類技術(shù)的發(fā)展。在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)處理方面，國(guó)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)中的潛在信息，為市場(chǎng)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(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)分析等，以發(fā)現(xiàn)價(jià)格違法行為的規(guī)律和趨勢(shì)。一些研究還關(guān)注如何提高價(jià)格投訴舉報(bào)處理的效率和質(zhì)量，通過優(yōu)化投訴舉報(bào)流程、引入智能客服等方式，提升消費(fèi)者的滿意度。國(guó)內(nèi)對(duì)于價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的處理，早期主要依賴人工分類和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)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(guó)內(nèi)開始探索將相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于價(jià)格投訴舉報(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)文本的自動(dòng)分類。一些研究還結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)，構(gòu)建價(jià)格投訴舉報(bào)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(guó)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(guó)內(nèi)外在文本分類技術(shù)和價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)處理方面都取得了一定的進(jìn)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，由于價(jià)格投訴舉報(bào)文本具有領(lǐng)域?qū)I(yè)性強(qiáng)、語言表達(dá)多樣、數(shù)據(jù)噪聲較大等特點(diǎn)，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(jià)格投訴舉報(bào)領(lǐng)域的知識(shí)，改進(jìn)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(gè)重要方向。另一方面，對(duì)于價(jià)格投訴舉報(bào)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(chǎng)監(jiān)管、政策制定等方面的潛在價(jià)值。如何建立更加完善的數(shù)據(jù)分析體系，綜合運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析方法，從價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)中獲取更有價(jià)值的信息，也是亟待解決的問題。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，力求深入、全面地探索基于價(jià)格投訴舉報(bào)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(guó)內(nèi)外關(guān)于文本分類技術(shù)、價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)處理等方面的文獻(xiàn)資料，對(duì)相關(guān)理論、方法和應(yīng)用案例進(jìn)行梳理與分析。通過對(duì)國(guó)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(jià)格投訴舉報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，明確當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對(duì)大量文獻(xiàn)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用時(shí)，選取了多個(gè)具有代表性的實(shí)際案例進(jìn)行深入剖析。這些案例涵蓋了不同地區(qū)、不同行業(yè)的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些案例的詳細(xì)分析，了解實(shí)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(yùn)輸行業(yè)的價(jià)格投訴舉報(bào)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(shí)存在的問題，如對(duì)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(shí)，提高了分類的準(zhǔn)確性和效率，為后續(xù)的研究和實(shí)踐提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和借鑒。為了驗(yàn)證所提出的文本分類方法的有效性和優(yōu)越性，設(shè)計(jì)并進(jìn)行了一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)。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(zhǎng)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(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等進(jìn)行對(duì)比。在實(shí)驗(yàn)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(duì)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(píng)估各模型的性能。在某價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)集中，使用CNN模型的分類準(zhǔn)確率達(dá)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(duì)比實(shí)驗(yàn)，清晰地展示了深度學(xué)習(xí)模型在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)文本分類中的優(yōu)勢(shì)，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(qiáng)大的局部特征提取能力和RNN對(duì)序列信息的處理優(yōu)勢(shì)，通過雙通道結(jié)構(gòu)，分別對(duì)文本的局部特征和全局特征進(jìn)行提取和融合，有效提高了模型對(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)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(jià)格投訴舉報(bào)文本中涉及的價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)、時(shí)間序列等信息時(shí)，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(jià)格投訴舉報(bào)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，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(jià)格投訴舉報(bào)領(lǐng)域的本體模型，對(duì)文本中的概念、關(guān)系和屬性進(jìn)行明確表示和定義，從而能夠更準(zhǔn)確地提取與價(jià)格投訴舉報(bào)相關(guān)的語義特征。在處理關(guān)于價(jià)格欺詐的投訴舉報(bào)文本時(shí)，利用本體模型可以準(zhǔn)確識(shí)別出“虛假標(biāo)價(jià)”“價(jià)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(duì)該類文本的分類準(zhǔn)確性和可解釋性。二、價(jià)格投訴舉報(bào)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(tái)以及政府熱線等多個(gè)渠道。12315平臺(tái)作為市場(chǎng)監(jiān)管部門接收消費(fèi)者投訴舉報(bào)的重要窗口，涵蓋了豐富的價(jià)格投訴舉報(bào)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(jià)格相關(guān)的投訴舉報(bào)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(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)如北京、上海、廣東等地，由于其市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活躍，交易頻繁，價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)量相對(duì)較大。以2024年為例，北京市12315平臺(tái)接收的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)量達(dá)到了[X]件，上海市為[X]件，廣東省更是高達(dá)[X]件。這些地區(qū)的商業(yè)活動(dòng)豐富多樣，涉及的行業(yè)眾多，消費(fèi)者的維權(quán)意識(shí)也相對(duì)較高，一旦遇到價(jià)格問題，更傾向于通過投訴舉報(bào)來維護(hù)自身權(quán)益，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的增加。而一些經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，如西部地區(qū)的部分省份，價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)量則相對(duì)較少。像青海省，在2024年12315平臺(tái)接收的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)量?jī)H為[X]件。這主要是因?yàn)檫@些地區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模相對(duì)較小，商業(yè)活動(dòng)的活躍度不如經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，消費(fèi)者遇到價(jià)格問題的概率相對(duì)較低，同時(shí)，部分消費(fèi)者的維權(quán)意識(shí)可能也有待提高，一些價(jià)格問題未能及時(shí)通過投訴舉報(bào)的方式反映出來。在時(shí)間段上，數(shù)據(jù)規(guī)模也呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)。節(jié)假日期間，如春節(jié)、國(guó)慶節(jié)等，價(jià)格投訴舉報(bào)量往往會(huì)出現(xiàn)明顯的上升。以2025年春節(jié)期間為例，全國(guó)12315平臺(tái)接收的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)量相較于節(jié)前一個(gè)月增長(zhǎng)了[X]%。這是因?yàn)楣?jié)假日期間，消費(fèi)市場(chǎng)活躍，商家促銷活動(dòng)頻繁，可能會(huì)出現(xiàn)價(jià)格欺詐、亂漲價(jià)等問題，從而引發(fā)消費(fèi)者的投訴舉報(bào)。而在一些特殊時(shí)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(jià)格飛漲，相關(guān)的價(jià)格投訴舉報(bào)量也會(huì)急劇增加。在2020年1-2月疫情爆發(fā)初期，全國(guó)12315平臺(tái)接收的與防疫物資價(jià)格相關(guān)的投訴舉報(bào)就達(dá)到了[X]件，占同期價(jià)格投訴舉報(bào)總量的[X]%。這種時(shí)間段上的數(shù)據(jù)波動(dòng)，反映了市場(chǎng)價(jià)格問題與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、特殊事件之間的緊密聯(lián)系。2.2數(shù)據(jù)內(nèi)容特點(diǎn)投訴舉報(bào)文本的語言風(fēng)格具有明顯的口語化特征。消費(fèi)者在描述價(jià)格問題時(shí)，往往使用通俗易懂、簡(jiǎn)潔直接的語言，以清晰地表達(dá)自己的訴求?！拔以谶@家超市買東西，標(biāo)價(jià)和實(shí)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(dòng)地展現(xiàn)了消費(fèi)者在遭遇價(jià)格問題時(shí)的不滿情緒。這種口語化的表達(dá)雖然貼近生活，但也給文本分類帶來了一定的挑戰(zhàn)，因?yàn)槠湔Z言結(jié)構(gòu)相對(duì)松散，缺乏規(guī)范性，詞匯的使用也較為隨意，可能存在錯(cuò)別字、簡(jiǎn)稱、方言詞匯等情況，這需要在文本處理過程中進(jìn)行細(xì)致的甄別和處理。詞匯方面，投訴舉報(bào)文本包含了大量與價(jià)格相關(guān)的專業(yè)術(shù)語和行業(yè)詞匯?！懊鞔a標(biāo)價(jià)”“價(jià)格欺詐”“哄抬物價(jià)”“亂收費(fèi)”等詞匯頻繁出現(xiàn)，這些詞匯準(zhǔn)確地反映了價(jià)格問題的性質(zhì)和類型，是進(jìn)行文本分類的重要依據(jù)。在涉及房地產(chǎn)行業(yè)的價(jià)格投訴舉報(bào)中，會(huì)出現(xiàn)“物業(yè)費(fèi)”“房?jī)r(jià)”“公攤面積收費(fèi)”等特定行業(yè)詞匯；在交通運(yùn)輸行業(yè)，則會(huì)有“出租車起步價(jià)”“公交車票價(jià)”“高速收費(fèi)”等詞匯。同時(shí)，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(fèi)”“價(jià)格”“不合理”“太高”等，這些詞匯在描述價(jià)格問題時(shí)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(bào)文本的句式結(jié)構(gòu)豐富多樣。簡(jiǎn)單句在數(shù)據(jù)中占據(jù)一定比例，如“這家酒店收費(fèi)太高”，這種句式簡(jiǎn)潔明了，直接表達(dá)了消費(fèi)者對(duì)價(jià)格的不滿。但同時(shí)，也存在大量復(fù)雜的復(fù)合句，用于詳細(xì)描述價(jià)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(shí)頁面顯示的價(jià)格是每晚200元，但是到店辦理入住時(shí)，商家卻要求我額外支付50元的清潔費(fèi)，事先并沒有任何提示，這明顯不合理”，這個(gè)句子通過多個(gè)分句，詳細(xì)闡述了價(jià)格問題發(fā)生的場(chǎng)景、過程以及消費(fèi)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(qiáng)情感表達(dá)，如“這樣亂收費(fèi)，難道就沒有人管嗎？”“這價(jià)格也太離譜了！”這些句式不僅表達(dá)了消費(fèi)者的訴求，還蘊(yùn)含了強(qiáng)烈的情感色彩，對(duì)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(jià)格問題類型來看，主要包括價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)、哄抬物價(jià)、不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)等。價(jià)格欺詐是較為常見的問題，表現(xiàn)形式多樣，如虛假標(biāo)價(jià)、模糊標(biāo)價(jià)、虛構(gòu)原價(jià)等。在一些商品零售行業(yè)，商家可能會(huì)在促銷活動(dòng)中虛構(gòu)原價(jià)，然后以所謂的“折扣價(jià)”銷售商品，誤導(dǎo)消費(fèi)者。亂收費(fèi)問題在各個(gè)行業(yè)都有出現(xiàn)，像物業(yè)管理行業(yè)的不合理公攤費(fèi)用、教育行業(yè)的違規(guī)補(bǔ)課收費(fèi)等。在特殊時(shí)期，如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件期間，哄抬物價(jià)的現(xiàn)象較為突出，如疫情期間口罩、消毒液等防疫物資價(jià)格大幅上漲。不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)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(jià)格標(biāo)準(zhǔn)收費(fèi)，就會(huì)引發(fā)消費(fèi)者的投訴舉報(bào)。這些不同類型的價(jià)格問題，在投訴舉報(bào)文本中有著各自獨(dú)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(jià)格問題類別的分布存在顯著差異。通過對(duì)大量?jī)r(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)價(jià)格欺詐類投訴舉報(bào)在數(shù)據(jù)集中占據(jù)較大比例，約為35%。這可能是因?yàn)閮r(jià)格欺詐行為具有較強(qiáng)的隱蔽性和欺騙性，消費(fèi)者在購物過程中難以察覺，而一旦發(fā)現(xiàn)，往往會(huì)選擇投訴舉報(bào)來維護(hù)自身權(quán)益。商家在促銷活動(dòng)中通過虛構(gòu)原價(jià)、虛假折扣等手段誤導(dǎo)消費(fèi)者，這種行為嚴(yán)重?fù)p害了消費(fèi)者的利益，也破壞了市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，因此引發(fā)了較多的投訴舉報(bào)。亂收費(fèi)問題的投訴舉報(bào)占比約為25%，也是較為突出的價(jià)格問題。亂收費(fèi)現(xiàn)象在各個(gè)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(huì)擅自增加收費(fèi)項(xiàng)目、提高收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，或者在未提供相應(yīng)服務(wù)的情況下收費(fèi)；在教育領(lǐng)域，部分培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可能會(huì)存在違規(guī)收取補(bǔ)課費(fèi)、報(bào)名費(fèi)等問題；醫(yī)療行業(yè)中，也可能出現(xiàn)不合理的檢查費(fèi)、藥品費(fèi)等。這些亂收費(fèi)行為直接增加了消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，引發(fā)了消費(fèi)者的不滿和投訴。哄抬物價(jià)類投訴舉報(bào)在數(shù)據(jù)集中的占比約為15%，通常在特殊時(shí)期，如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件期間，這類投訴舉報(bào)會(huì)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(jià)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(jià)格，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了正常的市場(chǎng)價(jià)格范圍，這不僅損害了消費(fèi)者的利益，也對(duì)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(bào)。不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)的投訴舉報(bào)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(jià)格通常由政府進(jìn)行調(diào)控，以保障居民的基本生活需求和社會(huì)的穩(wěn)定。若企業(yè)不按照政府規(guī)定的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)收費(fèi)，就會(huì)引發(fā)消費(fèi)者的投訴舉報(bào)。某些地區(qū)的燃?xì)夤疚窗凑照▋r(jià)收取燃?xì)赓M(fèi)，擅自提高價(jià)格，導(dǎo)致居民生活成本增加，從而引發(fā)了消費(fèi)者的不滿和投訴。其他類型的價(jià)格問題，如價(jià)格歧視、價(jià)格串通等，投訴舉報(bào)占比較小，共約占15%。價(jià)格歧視是指企業(yè)對(duì)不同的消費(fèi)者或不同的購買量收取不同的價(jià)格，這種行為可能會(huì)損害部分消費(fèi)者的利益；價(jià)格串通則是指企業(yè)之間相互勾結(jié)，達(dá)成價(jià)格協(xié)議，共同操縱市場(chǎng)價(jià)格，破壞市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序。這些行為雖然相對(duì)較少，但也會(huì)對(duì)市場(chǎng)的公平性和消費(fèi)者的權(quán)益造成一定的影響。數(shù)據(jù)分布的不均衡性對(duì)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(duì)數(shù)量較少類別的學(xué)習(xí)效果不佳，從而導(dǎo)致模型對(duì)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(shí)，對(duì)于樣本數(shù)量較少的價(jià)格串通類投訴舉報(bào)，模型可能無法充分學(xué)習(xí)到其特征，在實(shí)際分類時(shí)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(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)，對(duì)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(jìn)行分類。這在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)影響文本分類的效果，降低模型對(duì)各種價(jià)格投訴舉報(bào)情況的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，進(jìn)而影響市場(chǎng)監(jiān)管部門對(duì)價(jià)格問題的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，無法有效地維護(hù)市場(chǎng)價(jià)格秩序和消費(fèi)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(xiàng)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(gè)或多個(gè)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?lì)I(lǐng)域，它能夠?qū)⒑Ａ康男侣勝Y訊自動(dòng)分類為政治、經(jīng)濟(jì)、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(tái)，文本分類可用于對(duì)商品評(píng)論進(jìn)行分類，如分為好評(píng)、中評(píng)、差評(píng)，以及對(duì)評(píng)論內(nèi)容進(jìn)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(píng)價(jià)，幫助商家了解消費(fèi)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(chǎng)景和需求，明確文本可能歸屬的類別。在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)處理中，類別體系可能包括價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)、哄抬物價(jià)、不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)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(duì)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(huì)根據(jù)輸入的文本特征和對(duì)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(duì)新的未標(biāo)注文本進(jìn)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(píng)估以及分類預(yù)測(cè)。文本預(yù)處理是對(duì)原始文本進(jìn)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(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，需要去除文本中的噪聲信息，如無關(guān)的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、特殊字符等，對(duì)文本進(jìn)行分詞，將連續(xù)的文本序列分割成一個(gè)個(gè)獨(dú)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(píng)估是使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)選擇的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)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(cè)是使用訓(xùn)練好且評(píng)估通過的模型，對(duì)新的文本進(jìn)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(duì)文本進(jìn)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(shí)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(jī)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(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，對(duì)于提高信息處理效率、輔助決策制定、改善用戶體驗(yàn)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(jià)格投訴舉報(bào)文本分類中，準(zhǔn)確的中文分詞能夠?yàn)楹罄m(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，對(duì)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(jìn)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(zhǎng)的字符串相匹配的詞條，將其作為一個(gè)詞切分出來。若文本為“價(jià)格欺詐行為要嚴(yán)厲打擊”，正向最大匹配法會(huì)首先在詞典中查找“價(jià)格欺詐”是否存在，若存在則將其切分為一個(gè)詞，接著繼續(xù)對(duì)剩余文本進(jìn)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(jìn)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(duì)簡(jiǎn)單，易于理解和實(shí)現(xiàn)，在一些固定語境、詞匯較為規(guī)范的場(chǎng)景中能夠取得較好的效果。在處理一些格式較為固定的價(jià)格投訴舉報(bào)文本，如某些企業(yè)按照特定格式提交的價(jià)格相關(guān)報(bào)告時(shí)，基于規(guī)則的分詞方法能夠快速準(zhǔn)確地進(jìn)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(shí)，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(cuò)誤。對(duì)于一些新興的價(jià)格相關(guān)詞匯，如“共享經(jīng)濟(jì)定價(jià)模式”中的“共享經(jīng)濟(jì)”，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(shí)別，導(dǎo)致分詞結(jié)果不準(zhǔn)確。基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為核心，通過構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型，并利用大量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，以此來判斷文本中哪些位置可以進(jìn)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(gè)序列標(biāo)注問題，把文本中的每個(gè)字看作是一個(gè)觀測(cè)狀態(tài)，而每個(gè)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(gè)隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)隱藏狀態(tài)的概率）和觀測(cè)概率（即從隱藏狀態(tài)生成觀測(cè)狀態(tài)的概率），HMM可以根據(jù)給定的文本計(jì)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(jī)場(chǎng)（CRF）也是一種常用的基于統(tǒng)計(jì)的分詞算法。CRF在HMM的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，它考慮了更多的上下文信息，能夠更好地處理文本中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。CRF通過構(gòu)建一個(gè)概率圖模型，將文本中的每個(gè)字作為節(jié)點(diǎn)，字與字之間的關(guān)系作為邊，通過計(jì)算整個(gè)圖的聯(lián)合概率分布來確定分詞結(jié)果。在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本中一些復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)時(shí)，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。基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法不需要人工編寫大量的規(guī)則，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的切分規(guī)律，對(duì)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(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量不高，模型的性能會(huì)受到很大影響。在價(jià)格投訴舉報(bào)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(jià)格問題的文本，模型在處理相關(guān)文本時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)分詞錯(cuò)誤。統(tǒng)計(jì)模型的訓(xùn)練過程通常較為復(fù)雜，計(jì)算量較大，需要消耗較多的時(shí)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(diǎn)?；谘h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的分詞算法通過對(duì)輸入文本的逐個(gè)字符進(jìn)行處理，能夠?qū)W習(xí)到上下文信息，并進(jìn)行準(zhǔn)確的分詞。RNN的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)使得它能夠處理序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，能夠更好地捕捉文本中詞匯之間的語義聯(lián)系。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為RNN的一種變體，進(jìn)一步解決了RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)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(zhǎng)期依賴信息，在中文分詞任務(wù)中表現(xiàn)出了更強(qiáng)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(qiáng)大的局部特征提取能力，通過卷積層和池化層對(duì)文本進(jìn)行特征提取，能夠快速捕捉文本中的局部特征，從而實(shí)現(xiàn)高效的分詞。在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，CNN可以迅速識(shí)別出文本中的關(guān)鍵局部信息，如價(jià)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(jī)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(jìn)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(dòng)學(xué)習(xí)到豐富的語言特征和語義信息，對(duì)新詞和未登錄詞的處理能力也相對(duì)較強(qiáng)。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(jì)算資源和時(shí)間，對(duì)硬件設(shè)備要求較高。此外，深度學(xué)習(xí)模型對(duì)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(huì)影響模型的性能。在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)中，不同類型的文本可能適合不同的分詞方法。對(duì)于一些表述較為規(guī)范、詞匯較為固定的投訴舉報(bào)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(duì)于語言表達(dá)較為靈活、存在較多新詞和歧義詞的文本，基于統(tǒng)計(jì)或深度學(xué)習(xí)的分詞方法則更具優(yōu)勢(shì)。在實(shí)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(zhǎng)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(jìn)行初步分詞，再利用基于統(tǒng)計(jì)或深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)結(jié)果進(jìn)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(jì)算機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)ξ谋具M(jìn)行有效的處理和分析，從而實(shí)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(gè)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(gè)詞匯在文本中出現(xiàn)的頻率。在處理“商家存在價(jià)格欺詐行為”這一文本時(shí)，詞袋模型會(huì)將“商家”“存在”“價(jià)格”“欺詐”“行為”這些詞匯提取出來，統(tǒng)計(jì)它們?cè)谖谋局械某霈F(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(duì)應(yīng)向量的維度）。詞袋模型的構(gòu)建過程相對(duì)簡(jiǎn)單。首先，需要對(duì)所有文本進(jìn)行分詞處理，將文本拆分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞匯。然后，構(gòu)建一個(gè)包含所有文本中出現(xiàn)過的詞匯的詞匯表。對(duì)于每個(gè)文本，根據(jù)詞匯表中詞匯的順序，統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞匯在該文本中的出現(xiàn)次數(shù)，從而生成對(duì)應(yīng)的向量表示。詞袋模型具有簡(jiǎn)單有效、易于實(shí)現(xiàn)和理解的優(yōu)點(diǎn)，在一些對(duì)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(duì)文本進(jìn)行向量化處理，并且可解釋性強(qiáng)，每個(gè)維度都直接對(duì)應(yīng)一個(gè)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(huì)急劇增加，導(dǎo)致生成的向量維度過高且稀疏，這不僅會(huì)帶來巨大的存儲(chǔ)和計(jì)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(huì)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(shí)表現(xiàn)欠佳。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency），即詞頻-逆文檔頻率，是對(duì)詞袋模型的一種重要改進(jìn)。它通過綜合考慮詞匯在單個(gè)文本中的出現(xiàn)頻率（TermFrequency，TF）以及詞匯在整個(gè)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(gè)文檔集合中的稀有程度，計(jì)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(gè)詞匯在大多數(shù)文檔中都出現(xiàn)，其IDF值就會(huì)較低，表明它的區(qū)分度較低；反之，若一個(gè)詞匯只在少數(shù)文檔中出現(xiàn)，其IDF值就會(huì)較高，說明它具有較強(qiáng)的區(qū)分度。在計(jì)算TF-IDF值時(shí)，首先計(jì)算每個(gè)詞匯在每個(gè)文本中的TF值，然后計(jì)算每個(gè)詞匯在整個(gè)文檔集合中的IDF值，最后將兩者相乘，得到每個(gè)詞匯在每個(gè)文本中的TF-IDF值。對(duì)于一個(gè)包含多篇價(jià)格投訴舉報(bào)文本的文檔集合，“價(jià)格欺詐”這個(gè)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(huì)較高，說明它對(duì)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(gè)文檔集合中普遍存在，其IDF值較低，TF-IDF值也會(huì)較低，在文本分類中所起的作用相對(duì)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(duì)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(duì)文檔集合的依賴性較強(qiáng)，不同的文檔集合可能會(huì)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(cè)中心詞匯，例如，給定上下文詞匯“商家”“消費(fèi)者”“投訴”，CBOW模型嘗試預(yù)測(cè)出中心詞匯“價(jià)格欺詐”；Skip-Gram模型則相反，是通過中心詞匯來預(yù)測(cè)上下文詞匯，如給定中心詞匯“哄抬物價(jià)”，Skip-Gram模型會(huì)預(yù)測(cè)出可能的上下文詞匯“口罩”“疫情”“高價(jià)”等。另一種常用的詞向量模型是GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation），它通過對(duì)全局詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)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(jì)信息，能夠生成更具語義代表性的詞向量。在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)中，“亂收費(fèi)”和“不合理收費(fèi)”這兩個(gè)詞匯在語義上相近，通過詞向量模型的訓(xùn)練，它們?cè)谙蛄靠臻g中的位置會(huì)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(duì)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(jì)算資源，訓(xùn)練過程較為復(fù)雜和耗時(shí)。詞向量的表示方式相對(duì)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(dú)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(yàn)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(gè)特征之間相互獨(dú)立，這一假設(shè)雖然在實(shí)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(jìn)行文本分類時(shí)，樸素貝葉斯首先需要對(duì)訓(xùn)練文本進(jìn)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(jì)每個(gè)類別中各個(gè)特征的出現(xiàn)次數(shù)，計(jì)算出每個(gè)類別中各個(gè)特征的條件概率P(W|C)，以及每個(gè)類別的先驗(yàn)概率P(C)。當(dāng)有新的文本需要分類時(shí)，根據(jù)貝葉斯定理計(jì)算該文本屬于各個(gè)類別的概率，將文本分類到概率最大的類別中。在價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類中，對(duì)于一篇包含“價(jià)格欺詐”“虛假標(biāo)價(jià)”等特征的文本，樸素貝葉斯模型會(huì)根據(jù)之前訓(xùn)練得到的條件概率和先驗(yàn)概率，計(jì)算該文本屬于價(jià)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(jià)格欺詐類別。樸素貝葉斯模型的訓(xùn)練速度快，計(jì)算簡(jiǎn)單，對(duì)于大規(guī)模文本分類任務(wù)具有較高的效率。它對(duì)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(dú)立，這在實(shí)際文本中往往不成立，可能會(huì)導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率受到一定影響。它對(duì)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(huì)影響模型的性能。支持向量機(jī)（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(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)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(gè)超平面w\cdotx+b=0，其中w是權(quán)重向量，b是偏置項(xiàng)，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)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(gè)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(gè)優(yōu)化問題，可以得到最優(yōu)的權(quán)重向量w和偏置項(xiàng)b，從而確定分類超平面。在實(shí)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(shí)，SVM通常會(huì)引入核函數(shù)，如徑向基核函數(shù)（RBF）、多項(xiàng)式核函數(shù)等，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而實(shí)現(xiàn)線性可分。支持向量機(jī)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(duì)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(qiáng)，能夠在不同的數(shù)據(jù)集上保持較好的性能。但SVM的計(jì)算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間和內(nèi)存消耗較大。它對(duì)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(huì)導(dǎo)致模型性能的較大差異，需要通過大量的實(shí)驗(yàn)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(jìn)行決策的分類模型，它通過對(duì)文本特征的不斷劃分，構(gòu)建出一棵決策樹，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的分類。決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征，每條邊表示一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類別。在構(gòu)建決策樹時(shí)，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(jìn)行劃分，使得劃分后的子節(jié)點(diǎn)的純度盡可能高。以信息增益為例，信息增益是指在一個(gè)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(duì)數(shù)據(jù)集D進(jìn)行劃分，得到n個(gè)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(shí)，每次選擇信息增益最大的特征進(jìn)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(dá)到預(yù)設(shè)值等。在價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類中，決策樹可以根據(jù)文本中是否包含“價(jià)格欺詐”“亂收費(fèi)”等關(guān)鍵特征進(jìn)行劃分。若文本包含“價(jià)格欺詐”特征，則將其劃分到價(jià)格欺詐類別；若包含“亂收費(fèi)”特征，則劃分到亂收費(fèi)類別。決策樹模型的優(yōu)點(diǎn)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(duì)數(shù)據(jù)的要求較低，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)算效率較高，在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)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(huì)導(dǎo)致模型的泛化能力較差。它對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲比較敏感，若數(shù)據(jù)中存在噪聲，可能會(huì)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(qiáng)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(gè)詞向量可以看作是一個(gè)特征圖。通過卷積層中的卷積核在特征圖上滑動(dòng)，對(duì)文本的局部特征進(jìn)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(jià)格欺詐”這個(gè)短語，卷積核能夠?qū)W習(xí)到“價(jià)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(zhǎng)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(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，降低特征圖的維度，減少計(jì)算量，同時(shí)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(jìn)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(gè)類別的概率，從而實(shí)現(xiàn)文本分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無需人工進(jìn)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(duì)文本的局部特征提取能力強(qiáng)，能夠有效地捕捉文本中的語義信息，在處理短文本時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。CNN的并行計(jì)算能力使其在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)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(duì)文本的全局信息捕捉能力相對(duì)較弱，在處理長(zhǎng)文本時(shí)可能會(huì)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(jì)算資源和時(shí)間，對(duì)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(shí)，會(huì)將上一個(gè)時(shí)間步的輸出作為下一個(gè)時(shí)間步的輸入，從而能夠捕捉到序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。在文本分類中，RNN將文本中的每個(gè)詞依次輸入到網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的輸入向量與上一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)相結(jié)合，通過非線性激活函數(shù)計(jì)算出當(dāng)前時(shí)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(jiǎn)單的RNN單元為例，其計(jì)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(shí)間步t的隱藏狀態(tài)，x_t是當(dāng)前時(shí)間步的輸入向量，h_{t-1}是上一個(gè)時(shí)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(xiàng)，\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€(gè)文本序列進(jìn)行建模。在文本分類任務(wù)的最后，通常會(huì)將最后一個(gè)時(shí)間步的隱藏狀態(tài)輸入到全連接層進(jìn)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(duì)文本的上下文依賴關(guān)系捕捉能力強(qiáng)，在處理長(zhǎng)文本時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。它可以根據(jù)文本的前后文信息進(jìn)行分類決策，提高分類的準(zhǔn)確性。但RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)，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(jì)算過程較為復(fù)雜，訓(xùn)練效率較低，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。長(zhǎng)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(zhǎng)序列時(shí)的梯度消失和梯度爆炸問題而設(shè)計(jì)。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效地控制信息的流動(dòng)，更好地捕捉文本中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。記憶單元可以存儲(chǔ)長(zhǎng)期的信息，通過門控機(jī)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(jì)算公式為i_t=\sigma(W_{ii}x_t+W_{hi}h_{t-1}+b_i)，遺忘門的計(jì)算公式為f_t=\sigma(W_{if}x_t+W_{hf}h_{t-1}+b_f)，輸出門的計(jì)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(shí)間步的記憶單元狀態(tài)，c_{t-1}是上一個(gè)時(shí)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(xiàng)，\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(zhǎng)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(jià)格投訴舉報(bào)文本中涉及的復(fù)雜事件描述、時(shí)間序列等信息時(shí)，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(duì)復(fù)雜，參數(shù)較多，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)計(jì)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的文本分類方法研究4.1基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法4.1.1特征工程在價(jià)格投訴舉報(bào)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(jià)格相關(guān)詞匯、投訴對(duì)象以及投訴原因展開。價(jià)格相關(guān)詞匯是反映價(jià)格問題的核心要素。通過對(duì)大量?jī)r(jià)格投訴舉報(bào)文本的分析，我們可以識(shí)別出一系列與價(jià)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(jià)”“價(jià)格欺詐”“哄抬物價(jià)”“亂收費(fèi)”等詞匯外，還包括“價(jià)格壟斷”“價(jià)格傾銷”“價(jià)格補(bǔ)貼”“折扣”“優(yōu)惠”“漲價(jià)”“降價(jià)”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(yùn)含著豐富的信息。“價(jià)格欺詐”與“虛假宣傳”同時(shí)出現(xiàn)時(shí)，可能暗示著商家通過虛假宣傳手段實(shí)施價(jià)格欺詐行為；“哄抬物價(jià)”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(shí)期某些商品或服務(wù)價(jià)格的異常上漲。在處理關(guān)于某超市促銷活動(dòng)的投訴舉報(bào)文本時(shí)，若出現(xiàn)“虛假折扣”“原價(jià)虛高”等詞匯，就可以初步判斷該文本可能涉及價(jià)格欺詐問題。投訴對(duì)象也是重要的特征之一。明確投訴所指向的對(duì)象，有助于對(duì)價(jià)格問題的來源和背景進(jìn)行分析。投訴對(duì)象涵蓋了各類市場(chǎng)主體，如商家、企業(yè)、機(jī)構(gòu)等，具體包括超市、商場(chǎng)、電商平臺(tái)、物業(yè)公司、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)等。不同的投訴對(duì)象往往與特定的價(jià)格問題相關(guān)聯(lián)。超市可能存在價(jià)格標(biāo)簽錯(cuò)誤、促銷活動(dòng)價(jià)格不明確等問題；物業(yè)公司可能涉及物業(yè)費(fèi)過高、不合理的公攤費(fèi)用等投訴；教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可能出現(xiàn)學(xué)費(fèi)亂漲、隱形收費(fèi)等情況。通過提取投訴對(duì)象信息，可以將價(jià)格投訴舉報(bào)文本按照不同的行業(yè)或領(lǐng)域進(jìn)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(jī)構(gòu)的投訴舉報(bào)文本時(shí)，通過確定投訴對(duì)象為教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，我們可以進(jìn)一步聚焦于該領(lǐng)域常見的價(jià)格問題，如課程費(fèi)用、教材費(fèi)用、補(bǔ)課費(fèi)用等方面的問題，提高分類的針對(duì)性和準(zhǔn)確性。投訴原因是理解價(jià)格問題本質(zhì)的關(guān)鍵。投訴原因通常涉及價(jià)格過高、價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)、不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)、價(jià)格歧視等多個(gè)方面。對(duì)于價(jià)格過高的投訴，文本中可能會(huì)出現(xiàn)“價(jià)格離譜”“遠(yuǎn)超市場(chǎng)價(jià)格”“比其他商家貴很多”等表述；價(jià)格欺詐的投訴則可能包含“虛假標(biāo)價(jià)”“誤導(dǎo)性價(jià)格宣傳”“先提價(jià)后打折”等關(guān)鍵詞；亂收費(fèi)的投訴往往會(huì)提及“額外收費(fèi)”“重復(fù)收費(fèi)”“不合理收費(fèi)項(xiàng)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(jià)格與實(shí)際收費(fèi)不符，存在額外的服務(wù)費(fèi)且事先未告知”等描述，我們可以判斷投訴原因是亂收費(fèi)和價(jià)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(jià)格問題的類型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的有效分類。在提取這些關(guān)鍵特征時(shí)，可以采用多種方法。對(duì)于價(jià)格相關(guān)詞匯和投訴對(duì)象，可以通過構(gòu)建領(lǐng)域詞典的方式進(jìn)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(jià)格監(jiān)管部門發(fā)布的公告等數(shù)據(jù)源中收集與價(jià)格相關(guān)的詞匯和常見的投訴對(duì)象名稱，構(gòu)建一個(gè)全面的領(lǐng)域詞典。在處理文本時(shí)，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(jià)格相關(guān)詞匯和投訴對(duì)象。可以使用基于規(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(duì)于價(jià)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(jià)格”“標(biāo)價(jià)”“收費(fèi)”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(jià)格欺詐投訴原因。還可以結(jié)合詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)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(shí)別出名詞、動(dòng)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(shí)體識(shí)別則可以準(zhǔn)確識(shí)別出文本中的機(jī)構(gòu)名、人名、地名等實(shí)體，進(jìn)一步明確投訴對(duì)象和相關(guān)主體。4.1.2模型選擇與訓(xùn)練在價(jià)格投訴舉報(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)模型。邏輯回歸雖然名字中包含“回歸”，但它實(shí)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(gè)線性回歸方程，將輸入特征映射到一個(gè)概率值，以此來判斷樣本屬于某個(gè)類別的可能性。在處理多分類問題時(shí)，可采用“一對(duì)多”（One-vs-Rest）或“一對(duì)一”（One-vs-One）的策略進(jìn)行擴(kuò)展。以“一對(duì)多”策略為例，對(duì)于N個(gè)類別，需要訓(xùn)練N個(gè)二分類器，每個(gè)分類器將一個(gè)類別與其他N-1個(gè)類別區(qū)分開來，最終通過比較各個(gè)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(jià)格投訴舉報(bào)文本分類任務(wù)中，邏輯回歸模型具有計(jì)算代價(jià)相對(duì)較低、易于理解和實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)。它能夠處理高維度的稀疏數(shù)據(jù)，對(duì)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(jìn)行處理。在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，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(duì)這些向量進(jìn)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(shí)，首先需要對(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)文本數(shù)據(jù)進(jìn)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(shí)，計(jì)算每個(gè)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(cè)試集，通常按照70%-30%或80%-20%的比例進(jìn)行劃分，以保證模型的訓(xùn)練和評(píng)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?yàn)證的方法，如K折交叉驗(yàn)證（K通常取5或10），將訓(xùn)練集進(jìn)一步劃分為K個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為驗(yàn)證集，其余K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后將K次驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能評(píng)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(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)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(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)文本分類的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)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(yàn)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(yàn)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(gè)特征之間相互獨(dú)立，這一假設(shè)雖然在實(shí)際情況中不完全成立，但在文本分類任務(wù)中卻能簡(jiǎn)化計(jì)算，并且在很多情況下表現(xiàn)出良好的效果。在價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類中，樸素貝葉斯模型具有訓(xùn)練速度快、對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好的優(yōu)點(diǎn)。它對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較小，在數(shù)據(jù)量相對(duì)較少的情況下，也能通過合理的假設(shè)和概率計(jì)算，對(duì)文本進(jìn)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(jì)算文本屬于各個(gè)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(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)文本進(jìn)行預(yù)處理和向量化。在向量化時(shí)，常用的方法是使用詞袋模型，統(tǒng)計(jì)文本中各個(gè)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(jì)算每個(gè)類別C的先驗(yàn)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(gè)特征W在每個(gè)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(jì)算條件概率時(shí)，為了避免零概率問題，通常會(huì)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(shí)，根據(jù)訓(xùn)練得到的先驗(yàn)概率和條件概率，利用貝葉斯定理計(jì)算該文本屬于各個(gè)類別的后驗(yàn)概率，將文本分類到后驗(yàn)概率最大的類別中。在訓(xùn)練完成后，同樣使用測(cè)試集對(duì)樸素貝葉斯模型進(jìn)行評(píng)估，通過計(jì)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(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模，選擇合適的傳統(tǒng)機(jī)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(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析為了深入探究不同傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)文本分類中的性能表現(xiàn)，本實(shí)驗(yàn)選取了某地區(qū)的價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。該數(shù)據(jù)集涵蓋了豐富的價(jià)格投訴舉報(bào)信息，包含價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)、哄抬物價(jià)、不執(zhí)行政府定價(jià)或指導(dǎo)價(jià)等多種類型的投訴舉報(bào)文本，具有較高的代表性和研究?jī)r(jià)值。數(shù)據(jù)集規(guī)模達(dá)到了[X]條，其中訓(xùn)練集包含[X]條數(shù)據(jù)，測(cè)試集包含[X]條數(shù)據(jù)，訓(xùn)練集與測(cè)試集的劃分比例為70%-30%，以確保模型訓(xùn)練和評(píng)估的有效性。實(shí)驗(yàn)過程中，對(duì)邏輯回歸和樸素貝葉斯這兩種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了嚴(yán)格的訓(xùn)練和測(cè)試。在訓(xùn)練階段，對(duì)每個(gè)模型的超參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的調(diào)整和優(yōu)化。對(duì)于邏輯回歸模型，重點(diǎn)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(yàn)證（采用10折交叉驗(yàn)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(duì)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(cè)試階段，使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，主要評(píng)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(duì)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(shí)際樣本數(shù)的比例，衡量了模型對(duì)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(jì)算公式為F1=\frac{2\times準(zhǔn)確率\times召回率}{準(zhǔn)確率+召回率}。實(shí)驗(yàn)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(cè)試集上的分類準(zhǔn)確率達(dá)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(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)文本進(jìn)行分類，對(duì)于大部分常見的價(jià)格投訴舉報(bào)類型，能夠做出正確的判斷。在處理價(jià)格欺詐和亂收費(fèi)這兩類較為常見的投訴舉報(bào)文本時(shí)，邏輯回歸模型的準(zhǔn)確率較高，分別達(dá)到了78%和76%。但對(duì)于一些樣本數(shù)量較少、特征較為復(fù)雜的投訴舉報(bào)類型，如價(jià)格串通等，邏輯回歸模型的召回率相對(duì)較低，僅為60%左右，這說明模型在識(shí)別這些小眾類型的投訴舉報(bào)時(shí)，存在一定的局限性。樸素貝葉斯模型在本次實(shí)驗(yàn)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(dú)立，在實(shí)際的價(jià)格投訴舉報(bào)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(gè)因素相互關(guān)聯(lián)的價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，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(jià)格違規(guī)行為交織的投訴舉報(bào)時(shí)，樸素貝葉斯模型容易出現(xiàn)誤判，將其錯(cuò)誤分類到其他類別。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析可以看出，邏輯回歸模型在價(jià)格投訴舉報(bào)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(duì)復(fù)雜的價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，具有更強(qiáng)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(duì)于一些特殊類型的價(jià)格投訴舉報(bào)文本，分類效果仍有待提高。在未來的研究中，可以進(jìn)一步探索其他傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型或模型融合的方法，結(jié)合價(jià)格投訴舉報(bào)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，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(jià)格監(jiān)管和市場(chǎng)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(shí)，其核心在于充分發(fā)揮CNN強(qiáng)大的局部特征提取能力，以適應(yīng)價(jià)格投訴舉報(bào)文本的特點(diǎn)。在輸入層，首先需將價(jià)格投訴舉報(bào)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(gè)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(duì)于長(zhǎng)度不一的價(jià)格投訴舉報(bào)文本，采用固定長(zhǎng)度截?cái)嗷蜓a(bǔ)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(zhǎng)度為100，對(duì)于長(zhǎng)度不足100的文本，在末尾填充特定的占位符向量；對(duì)于超過100的文本，則截取前100個(gè)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(gè)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(zhǎng)度的文本片段特征。對(duì)于大小為3的卷積核，它在文本詞向量序列上滑動(dòng)時(shí)，每次會(huì)對(duì)連續(xù)的3個(gè)詞向量進(jìn)行卷積操作，從而學(xué)習(xí)到這3個(gè)詞之間的語義關(guān)聯(lián)。在處理“商家存在價(jià)格欺詐行為”的文本時(shí)，大小為3的卷積核可能會(huì)捕捉到“價(jià)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(duì)于準(zhǔn)確理解價(jià)格投訴舉報(bào)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(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降維處理，減少計(jì)算量的同時(shí)保留關(guān)鍵特征。通常采用最大池化操作，對(duì)于每個(gè)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(jià)格投訴舉報(bào)文本中，能夠?qū)⑴c價(jià)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(duì)不重要的信息。全連接層則將池化層輸出的特征向量進(jìn)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(jì)算文本屬于各個(gè)類別的概率，實(shí)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(jìn)行設(shè)置，在價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類中，若分為價(jià)格欺詐、亂收費(fèi)、哄抬物價(jià)等5個(gè)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(shí)驗(yàn)對(duì)比，在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)上，200維的詞向量能夠在保證語義表達(dá)的同時(shí)，平衡計(jì)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(duì)模型訓(xùn)練至關(guān)重要，經(jīng)過多次試驗(yàn)，初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001時(shí)，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(duì)于價(jià)格投訴舉報(bào)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(shí)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(cè)值與真實(shí)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(dú)特的結(jié)構(gòu)，在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本序列信息時(shí)展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。RNN的核心原理是在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，不僅考慮當(dāng)前時(shí)刻的輸入，還通過內(nèi)部狀態(tài)（隱藏狀態(tài)）傳遞之前時(shí)刻的信息。在價(jià)格投訴舉報(bào)文本中，每個(gè)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(jià)與實(shí)際收費(fèi)不一致，詢問商家后，商家聲稱這是促銷活動(dòng)的特殊規(guī)則，但我認(rèn)為這屬于價(jià)格欺詐”這樣的文本時(shí)，RNN可以通過隱藏狀態(tài)記住“標(biāo)價(jià)與實(shí)際收費(fèi)不一致”這一關(guān)鍵信息，在后續(xù)處理“價(jià)格欺詐”相關(guān)詞匯時(shí)，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(zhǎng)序列時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問題，這限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。為了解決這些問題，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）應(yīng)運(yùn)而生。LSTM通過引入門控機(jī)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(dòng)，更好地捕捉文本中的長(zhǎng)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(jià)格投訴舉報(bào)文本中涉及的復(fù)雜事件描述時(shí)，如“該商家在過去一個(gè)月內(nèi)，多次調(diào)整商品價(jià)格，先抬高價(jià)格，然后在促銷活動(dòng)中虛假降價(jià)，誤導(dǎo)消費(fèi)者購買”，LSTM能夠利用門控機(jī)制，準(zhǔn)確地記住“多次調(diào)整價(jià)格”“抬高價(jià)格”“虛假降價(jià)”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(jià)格欺詐類別。門控循環(huán)單元（GRU）是另一種改進(jìn)的RNN結(jié)構(gòu)，它在一定程度上簡(jiǎn)化了LSTM的結(jié)構(gòu)。GRU合并了輸入門和遺忘門為一個(gè)更新門，同時(shí)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(dòng)，GRU能夠有效地保留長(zhǎng)時(shí)間序列中的重要信息，同時(shí)減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了訓(xùn)練效率。在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，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(tái)價(jià)格波動(dòng)異常的投訴舉報(bào)文本時(shí)，GRU可以迅速識(shí)別出價(jià)格波動(dòng)的時(shí)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(shí)，提高了處理速度。在實(shí)際應(yīng)用中，將RNN、LSTM和GRU應(yīng)用于價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類時(shí)，首先需要對(duì)文本進(jìn)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?？梢允褂迷~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(xiàng)，使模型能夠?qū)W習(xí)到價(jià)格投訴舉報(bào)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(cè)結(jié)果與真實(shí)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(shí)驗(yàn)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)LSTM在處理價(jià)格投訴舉報(bào)文本時(shí)，由于其對(duì)長(zhǎng)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(jì)算資源消耗方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠在保證一定分類效果的前提下，快速處理大量的價(jià)格投訴舉報(bào)文本；RNN雖然存在梯度問題，但在處理一些簡(jiǎn)單的短文本時(shí)，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(jìn)一步提升價(jià)格投訴舉報(bào)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(qiáng)大的局部特征提取能力和RNN對(duì)序列信息的處理優(yōu)勢(shì)，旨在更全面、準(zhǔn)確地理解價(jià)格投訴舉報(bào)文本的語義。在混合模型的構(gòu)建中，首先利用CNN對(duì)價(jià)格投訴舉報(bào)文本進(jìn)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(dòng)，能夠快速捕捉到文本中的關(guān)鍵局部信息，如價(jià)格相關(guān)的詞匯組合、短語等。這些局部特征對(duì)于判斷價(jià)格問題的類型和性質(zhì)具有重要意義，在處理關(guān)于價(jià)格欺詐的投訴舉報(bào)文本時(shí)，CNN可以迅速識(shí)別出“虛假標(biāo)價(jià)”“價(jià)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(jìn)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(gè)價(jià)格問題描述的長(zhǎng)文本時(shí)，RNN可以通過隱藏狀態(tài)記住前文提到的價(jià)格問題相關(guān)信息，在后續(xù)處理中進(jìn)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(duì)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(duì)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(shí)驗(yàn)，確定了在價(jià)格投訴舉報(bào)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(jià)格投訴舉報(bào)文本，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而提高模型的泛化能力。為了驗(yàn)證混合模型的性能提升，進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。將混合模型與單獨(dú)使用CNN和RNN的模型進(jìn)行比較，在相同的數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)條件下，評(píng)估各模型的分類準(zhǔn)確率、召回率和F1值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，混合模型在分類準(zhǔn)確率上達(dá)到了85%，明顯高于單獨(dú)使用CNN的80%和單獨(dú)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(gè)模型；F1值上，混合模型達(dá)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(shì)，在價(jià)格投訴舉報(bào)文本分類任務(wù)中取得更好的性能，為價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)的處理提供了更有效的方法。4.3模型性能評(píng)估與比較4.3.1評(píng)估指標(biāo)選擇在評(píng)估價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)文本分類模型的性能時(shí)，選用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值和精確率這幾個(gè)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(duì)所有樣本分類的準(zhǔn)確程度，計(jì)算公式為：準(zhǔn)確率=正確分類的樣本數(shù)/總樣本數(shù)。在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)分類中，若總共有100條投訴舉報(bào)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(gè)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(huì)掩蓋模型對(duì)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(shí)際樣本數(shù)的比例，它衡量了模型對(duì)某類樣本的覆蓋程度，計(jì)算公式為：召回率=正確分類的某類樣本數(shù)/該類實(shí)際樣本數(shù)。在價(jià)格欺詐類投訴舉報(bào)中，實(shí)際有50條該類文本，模型正確分類出40條，則價(jià)格欺詐類的召回率為80%。召回率對(duì)于關(guān)注某一特定類別是否被充分識(shí)別的場(chǎng)景非常重要，在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)分類中，準(zhǔn)確召回各類價(jià)格問題的投訴舉報(bào)文本，有助于全面掌握市場(chǎng)價(jià)格動(dòng)態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理各類價(jià)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(cè)為該類樣本數(shù)的比例，它反映了模型預(yù)測(cè)為某類樣本的準(zhǔn)確性，計(jì)算公式為：精確率=正確分類的某類樣本數(shù)/模型預(yù)測(cè)為該類的樣本數(shù)。若模型預(yù)測(cè)為價(jià)格欺詐類的樣本有60條，其中正確分類的有40條，則價(jià)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(cè)某類樣本時(shí)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(jì)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(shí)際應(yīng)用中，由于價(jià)格投訴舉報(bào)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(píng)估模型的性能，而F1值能夠提供一個(gè)更綜合、全面的評(píng)估，幫助我們更好地選擇和優(yōu)化模型。4.3.2不同模型對(duì)比分析傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在價(jià)格投訴舉報(bào)數(shù)據(jù)分類中具有一定的優(yōu)勢(shì)和局限性。以邏輯回歸為例，它的計(jì)算代價(jià)相對(duì)較低，易于理解和實(shí)現(xiàn)。在處理大規(guī)模的價(jià)格投訴舉報(bào)文本數(shù)據(jù)時(shí)，能夠快速地進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。由于其基于線性模型的特點(diǎn)，邏輯回歸對(duì)于線性可分的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好，在一些價(jià)格問