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user: 1. 引言 三支决策(3WD)是Yao [ 1 ] 在2009年提出。由于三支决策思想是一种符合人类认知和思维模式的处理问题的方式，一经提出就在医学、工程、管理、信息等领域得到了广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 近几年来在与粒计算结合处理多粒度信息系统中不同粒度下的信息方面，受到国内外学者的广泛关注，并取得一些重要成果 [ 5 ] [ 6 ]。 将三支决策的思想与文本分析相结合，能够在信息不足或者描述不明确的情况下，将有争议的部分延迟处理，有效避免了二支决策中由于信息不足引起的盲目决策问题。三支决策的最初的思想就是将整体分为三部分，不同的部分采取不同的处理方法。目前仍有一些研究人员认为这三部分必须相互独立，现在Yao [ 7 ] [ 8 ] 提出了一种新的Three-way decision+ (3WD+)模型，发现三部分之间存在着内在联系，并不完全独立，三个部分之间可以有交叉，在一定条件下甚至可以相互转化。这个扩展极大促进了三支决策的发展。 1965年Zaded [ 9 ] 的文章标志着模糊数学的诞生。随着计算机的快速发展，需要处理的数据规模越来越大。一些学者将模糊数学与粒计算、三支决策等理论结合，并取得一些成果。比如折延宏等 [ 10 ] 在多粒度决策信息系统中采用三支的方法，将多粒度决策系统的信息分层，然后讨论粒度协调性，以解决对象更新的问题；魏玲等 [ 11 ] 将三支决策与粒计算、形式概念分析结合，提出三支概念分析理论，并得到成功的应用。毛华等 [ 12 ] [ 13 ] 在三支概念基础上，提出一种新的概念格的分类，并研究了模糊概念格表达与测量，取得一些成果。 在一个多粒度信息系统中，不同粒度下的评价标准在很多时候并不相同，那么单个粒度中的形式背景必然不同。形式背景中属性值通常有数值型、区间型、文本型等。同类型的评价标准仅仅需要消除量纲的影响就可相互转化，如区间转区间、数值转数值这些都是相对容易的，相关方法也比较多。但是区间转数值、文本转数值等不同类型的评价标准之间的转换不仅涉及量纲，因此难度大大提升。尤其是相对于数值和区间型数据，文本型数据还具有主观性，因此，在转化为数值或区间形式时的难点会更多。同时，文本型数据又是生产、适合以及科研中最常见的一种数据形式之一，所以，文本值的数值化很有研究价值。 虽然关于数值型形式背景分类、统一化归的方法，现已有不少成果 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]。 但是关于文本型的形式背景数值化方法，目前的研究成果相对较少，影响了含有文本型形式背景的应用与发展。为了解决这一问题，本文提供一种方法，既可以用于文本型形式背景详细地划分，从而得到一种数值化的结果，也可以用于在一个多粒度信息系统中，对于不同粒度，由于标度不同而导致的数值型和文本型等不同类型的形式背景，可以通过化归到同一度量标准的方法来处理这些不同类型的度量标准的情况。 然而在实际应用中，更多地会遇到无法准确判定的情况。比如在网络购物的评价过程中，在对关键词抓取之后，对于评价的系统评分的这个过程，就是文本的数值化过程。不同的用户的评判标准是不同的，所以，在此文本型数据的数值化过程就需要选择一个合适的阈值。本文结合三支与模糊数学的隶属度原则，将多粒度信息系统中出现的文本型粒度提取出来，然后通过语言标度分割和不同的阈值的选取，将原本分割后形成的三部分进一步地划分，从而达到符合用户需求的情况。本文提出的三支模型，无论是在适用性上，还是在应用范围上，都比传统的语言标度分割方法更具优势，在划分上也会更加精确。 2. 基础知识 本节将本文所需要用到的定义依次地介绍。 首先，需要介绍形式背景和对象与属性之间的关系。 定义2.1 [ 11 ] 形式背景K是一个三元组 K = ( G ， M ， I ) ，其中K为所有对象的集合，M为所有属性的集合， I ⊆ G × M 为G和M中元素之间的关系集合。对于 g ∈ G ， m ∈ M ， ( g ， m ) ∈ I 记为gIm，表示“对象g拥有属性m”。 对象的属性通常有一个统一的度量标准，但是在多粒度信息系统中，不同的粒度度量标准有所差异。属性值的表示形式通常有数值 x ， x ∈ R ，区间 ，以及文本w，w为文字语言，本文中将所有的数值数据和区间数据统称为数值型数据，非数值型数据称为文本型数据。尤其是涉及到文本型数据的度量的时候，应当将文本型转化为更容易量化的数值型。 定义2.2 [ 11 ] 一个文本型形式背景 ( G ， M ， W ˜ ， I ˜ ) 。其中G是对象集，M是属性集， W ˜ 是文本型属性值的集合， I ˜ 是它们之间的一个三元关系，定义为： I ˜ ⊆ G × M × W ˜ ，当且仅当 有且仅有一个文本值 w ˜ ∈ W ˜ 满足 。 对于不同类型的形式背景，通常有不同的处理方法。对文本型形式背景，如何把文本值转化为数值或者区间，就需要用到三角模糊函数和语言标度分割原理。其中在文本值转化为三角模糊函数中，迫切需要定义左边NEG和右边POS的起始域的边界值分别记为 w M L ， w M R ，这将在下面的定义中完成。 定义2.3 [ 11 ] 将对象 在属性 m j ∈ M 下的属性值记为 w i j ， w i j ∈ W ˜ 。属性值 w i j ∈ W ˜ 所对应的状态集合记为 X = { P ， N ， B } 。当属性值 0 ≤ w i j ≤ w M L 时属于N即NEG；当属性值 时属于P，即POS，中间状态属于B即BET。 其次，在将转化文本值的过程中，还需充分了解隶属度方面的知识。 定义2.4 [ 9 ] 给出映射 μ A : X → [ 0 ， 1 ] ， x ↦ μ A ( x ) ，则称 μ A ˜ 确定一个X的模糊子集 A ˜ 。 μ A ˜ 称为 A ˜ 的隶属函数， 称为x对 A ˜ 的隶属度。 隶属函数，是用于表征模糊集合的数学工具。为了描述元素u对U上的一个模糊集合的隶属关系，由于这种关系的不分明性，它将用从区间[0，1]中所取的数值代替0，1这两值来描述，表示元素属于某模糊集合的“真实程度”。 定义2.5 [ 9 ] 给定一个论域U，那么U到单位区间[0，1]的一个映射 μ A : U ↦ [ 0 ， 1 ] 称为U上的一个模糊集，或U的一个模糊子集。 模糊集合这一概念的出现使得数学的思维和方法可以用于处理模糊性现象，从而构成了模糊集合论，即模糊数学的基础。 为了将文本值表示成为数值形式，引入三角模糊数的定义如下： 定义2.6 [ 9 ] 所谓给定论域U上的一个模糊集，是指对任何 x ∈ U ，都有一个数 μ ( x ) ∈ [ 0 ， 1 ] 与之对应， μ ( x ) 称为x对U的隶属度，μ称为x的隶属函数。 设s和u分别为模糊数的下限和上限，m为可能性最大的值，那么模糊数用 ( s ， m ， u ) 表示。 关于阈值及最大隶属度的相关定义如下： 定义2.7 [ 9 ] 设 A ˜ ∈ F ( X ) ，对任意 λ ∈ [ 0，1 ] ，记 ( A ˜ ) λ ≜ A ˜ λ ≜ { x | A ˜ ( x ) ≥ λ } 称 为 A ˜ 的 λ -截集， 称为置信水平。又记 ( A ˜ ) λ ≜ A ˜ λ ≜ { x | A ˜ ( x ) ≥ λ } ，称 A λ 为 A ˜ 的 λ -强截集。 定义2.8 [ 9 ] 最大隶属度原则：设 A ˜ ( 1 ) ， A ˜ ( 2 ) ， ⋯ ， A ˜ ( n ) ∈ F ( X ) 为n个标准模型， x 0 ∈ X ，如果存在 ，使得隶属度 A ˜ ( i ) ( x 0 ) = max { A ˜ ( 1 ) ( x 0 ) ， A ˜ ( 2 ) ( x 0 ) ， ⋯ ， A ˜ ( n ) ( x 0 ) } ，则称 x 0 相对隶属于 A ˜ ( i ) 。