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相信你也遇到過(guò)這樣的情況：懷著猶如探秘般萬(wàn)分期待的心情，點(diǎn)開(kāi)一篇文章，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)又一次中了“標(biāo)題黨”的誘餌，成功上鉤。這種現(xiàn)象，在國(guó)際有一個(gè)形象的名字 “Clickbait”。

“Clickbait”則被定義為引誘人進(jìn)入某網(wǎng)站的標(biāo)題誘餌。Facebook、谷歌自2014年末就開(kāi)始了對(duì)“標(biāo)題誘餌”的識(shí)別，并且在最近宣布減少該類新聞出現(xiàn)在新聞?wù)?。因此，?zhǔn)確的識(shí)別出作者所寫的文章是不是標(biāo)題誘餌就顯得尤為重要。

標(biāo)題誘餌一般有哪些特征

先讓我們來(lái)看看一些點(diǎn)擊量較高的、典型的標(biāo)題黨：

· 關(guān)于新iPhone，10件蘋果公司不會(huì)告訴你的的事

· 接下來(lái)發(fā)生的一切將會(huì)讓你大跌眼鏡

· 90年代的演員是什么樣子的

· 特朗普說(shuō)了奧巴馬和克林頓什么

· 成為一個(gè)好的數(shù)據(jù)科學(xué)家必備的9個(gè)技能

· 擁有iphone如何提高你的性生活

從這些標(biāo)題中我們似乎可以尋找到某些模式。趣味性和模糊性是這些標(biāo)題的主要特點(diǎn)，看到這些標(biāo)題，我們就不自覺(jué)的想點(diǎn)開(kāi)看看這些文章到底要說(shuō)什么。當(dāng)然，通常情況下，文章的內(nèi)容會(huì)讓你很失望。

一些小的網(wǎng)站依靠標(biāo)題陷阱獲得流量，就連一些較為受歡迎的新聞網(wǎng)，如Buzzfeed也被冠以標(biāo)題陷阱集散地的稱號(hào)， 正如“今日頭條”在App store的遭遇一樣，隨著谷歌和Facebook對(duì)這類文章采取的一系列措施懲罰，這種現(xiàn)象還會(huì)持續(xù)多久?

識(shí)別標(biāo)題誘餌

不同于其他應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的文章,這篇文章將不包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),我們直接進(jìn)入主體的分析部分。

1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集

為了識(shí)別clickbaits,我們必須先從一些新聞網(wǎng)站抓取一些標(biāo)題，并創(chuàng)建兩個(gè)相對(duì)的數(shù)據(jù)集：一個(gè)為clickbait標(biāo)題數(shù)據(jù)集，包含十萬(wàn)條數(shù)據(jù);另一個(gè)為non-clickbait標(biāo)題數(shù)據(jù)集，包含五千條數(shù)據(jù)，以此形成一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題，即用non-clickbaits數(shù)據(jù)集對(duì)clickbaits進(jìn)行類別判斷。

2 數(shù)據(jù)集特征分析及模型訓(xùn)練

在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)集之后，我們將對(duì)不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征分析，并用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行識(shí)別模型的訓(xùn)練。

詞頻-逆向文本頻率(TF-IDF)

TF-IDF是一種用戶信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，用以評(píng)估一個(gè)字詞在一個(gè)文件集或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的重要程度。在這個(gè)方法中，我分別對(duì)字符和單詞進(jìn)行分析，并且運(yùn)用 n-gram模型的(1,1),(1,2),(1,3)。接著，我們用scikit-learn這一用于機(jī)器學(xué)習(xí)的python模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)以上算法。

字符分析器如下：

詞語(yǔ)分析器如下：

TF-IDF向量分析器非常強(qiáng)大，能清楚的告訴我們哪些字符、單詞在clickbaits中的出現(xiàn)的頻率***，如下圖所示：

同樣,在non-clickbaits中出現(xiàn)頻率***的字符、單詞為:

接下來(lái)，我使用了兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法, 邏輯回歸和梯度增加，并用以下指標(biāo)評(píng)估模型算法：

· ROC曲線下的面積

· 準(zhǔn)確度

· 召回率

· F1-分?jǐn)?shù)

為了避免過(guò)度擬合,我使用5折分層抽樣。下圖展示了如何實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣。在分層抽樣的情況下,預(yù)測(cè)集合訓(xùn)練集具有相同的正、負(fù)標(biāo)簽比例。

經(jīng)過(guò)一些簡(jiǎn)單的模型參數(shù)調(diào)整，上述兩種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的各指標(biāo)得分如下：

邏輯回歸

:ROC曲線下的面積= 0.987319021551

精確度= 0.950326797386

召回率= 0.939276485788F1

得分= 0.944769330734ROC曲線:

梯度增加:

ROC曲線下的面積= 0.969700677962

精確度= 0.95756718529

召回率= 0.874677002584F1

得分= 0.914247130317ROC

曲線:

Word2Vec

Word2Vec模型在自然語(yǔ)言處理中很受歡迎,總是為我們提供偉大的見(jiàn)解。Word2Vec從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是一個(gè)矩陣分解的模型，簡(jiǎn)單地說(shuō)，矩陣刻畫了每個(gè)詞和其上下文的詞的集合的相關(guān)情況。

在本文中，我們用Word2Vec來(lái)表示相似或意義非常接近的單詞，如下圖所示:

同樣,我們也可以使用word2vec代表句子:

我們將每個(gè)單詞(每個(gè)句子/標(biāo)題)作為一個(gè)200維的向量?？梢暬痺ord2vec的***辦法是將這些向量運(yùn)用t-SNE方法分解在兩維的坐標(biāo)系中，如下圖:

從上圖我們看到，我們只用word2vec就明顯的區(qū)分出了clickbaits和non-clickbaits的特征，這意味著,在這一算法上使用一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型將會(huì)極大的改善我們的分類。

我們使用與上文相同的兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理數(shù)據(jù)集，模型的各指標(biāo)得分如下：

邏輯回歸:

ROC曲線下的面積= 0.981149604411

精確度= 0.936280884265

召回率= 0.93023255814F1

得分= 0.933246921581ROC

曲線:

梯度增加:

ROC曲線下的面積= 0.981312768055

精確度= 0.939947780679

召回率= 0.93023255814F1

得分= 0.935064935065ROC

曲線:

我們可以看到在梯度增加模型中，各項(xiàng)指標(biāo)得分明顯提高。

為了進(jìn)一步提高評(píng)估，我們結(jié)合TF-IDF和Word2Vec兩種算法進(jìn)行特征識(shí)別，并根據(jù)這些特征進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別clickbaits的機(jī)器模型訓(xùn)練，可以看到模型分?jǐn)?shù)顯著提高。

一個(gè)嚴(yán)肅的結(jié)論停止使用標(biāo)題陷阱。

對(duì)新聞工作者來(lái)說(shuō)，這些標(biāo)題可能會(huì)給你帶來(lái)額外的閱讀量，但隨著幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭的聯(lián)合行動(dòng)，這類現(xiàn)象不會(huì)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間。

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