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  • 文本关键词提取算法总结
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    2021-03-13 00:29:44

    1.TF-IDF

    昨天给大家演示简单的文本聚类,但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做,因为这是比较简单的提取特征算法,不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频,而不是本文章内出现的次数,IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。

    原理:1、先给本聚类内的所有文档进行分词,然后用一个字典保存每个词出现的次数

    2、遍历每个词,得到每个词在所有文档里的IDF值,和在本聚类内出现的次数(TF)相乘的值

    3、用一个字典(key是词,value是TF*IDF权重)来保存所有的词信息,然后按value对字典排序,最后取权重排名靠前的几个词作为关键词。

    2.基于语义的统计语言模型

    文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上,提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语,相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。

    采用基于语义的统计语言模型,所处理的文档不受行业领域限制,且能够识别出最新出现的新词语,所输出的词语可以配以权重。

    文章关键词提取组件的主要特色在于:

    1、速度快:可以处理海量规模的网络文本数据,平均每小时处理至少50万篇文档;

    2、处理精准:Top N的分析结果往往能反映出该篇文章的主干特征;

    3、精准排序:关键词按照影响权重排序,可以输出权重值;

    4、开放式接口:文章关键词提取组件作为TextParser的一部分,采用灵活的开发接口,可以方便地融入到用户的业务系统中,可以支持各种操作系统,各类调用语言。

    主要接口:

    KWEXTRACT_API bool KDT_Init(const char*sLicenseCode=0);

    KWEXTRACT_API const char* KDT_ParseContent(constchar *sText, int

    nMaxCount, bool bWeightFlag=false);

    //退出,释放资源;进程结束前须调用它释放所占用的内存资源

    KWEXTRACT_API void KDT_Exit();

    //获得错误消息

    KWEXTRACT_API const char* KDT_GetLastErrMsg();

    下载地址:http://www.lingjoin.com/download/LJParser.rar 参考地址:http://www.lingjoin.com/product/ljparser.html

    3.TF-IWF文档关键词自动提取算法

    针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过文档净化、领域词典分词等方法提高了关键词提取的速度及准确度.对523篇学生心理健康领域文档的实验结果表明,该算法提取的文档关键词质量优于TF-IDF方法,且能在O(n)时间内完成.

    4.基于分离模型的中文关键词提取算法研究

    关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关键词的抽取是十分困难的问题。该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中文关键词提取算法效果更好。

    5.基于高维聚类技术的中文关键词提取算法

    关键词提取是中文信息处理技术的热点和难点,基于统计信息的方法是其中一个重要分支。本文针对基于统计信息关键词提取方法准确率低的问题,提出基于高维聚类技术的中文关键词提取算法。算法通过依据小词典的快速分词、二次分词、高维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。理论分析和实验显示,基于高维聚类技术的中文关键词提取方法具备更好的稳定性、更高的效率及更准确的结果。

    6.基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法

    为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。

    7.基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法研究

    提出了一种基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法。该算法首先通过训练过程获得朴素贝叶斯模型中的各个参数,然后以之为基础,在测试过程完成关键词提取。实验表明,相对于传统的if*idf方法,该算法可从小规模的文档集中提取出更为准确的关键词,而且可灵活地增加表征词语重要性的特征项,因而具有更好的可扩展性。

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    来源:《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》 1.TF-IDF TF-IDF从词频、逆文档频次两个...除了上面的信息外,在一个文本中还有许多信息能对关键词提取起到很好的指导作用,例如每个词的词性、出现的位置...

    来源:《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》

    1.TF-IDF

    TF-IDF从词频、逆文档频次两个角度对词的重要性进行衡量,可以根据tf-idf值由大到小排序取前n个作为关键词。

                                          

    传统的TF-IDF算法中,仅考虑了词的两个统计信息(出现频次、在多少个文档出现),因此,其对文本的信息利用程度显然也是很少的。

    除了上面的信息外,在一个文本中还有许多信息能对关键词的提取起到很好的指导作用,例如每个词的词性出现的位置等。在某些特定的场景中,如在传统的TF-IDF基础上,加上这些辅助信息,能对关键词提取的效果起到很好的提高作用:

    1. 在文本中,名词作为一种定义现实实体的词,带有更多的关键信息,如在关键词提取过程中,对名词赋予更高的权重,能使提取出来的关键词更合理。

    2. 此外,在某些场景中,文本的起始段落和末尾段落比起其他部分的文本更重要,如对出现在这些位置的词赋予更高的权重,也能提高关键词的提取效果。

    算法本身的定义是死的,但是结合我们的应用场景,对算法进行合适的重塑及改造,使之更适应对应场景的应用环境,无疑能对我们想要得到的结果起到更好的指导作用。

    2.TextRank

    TextRank算法,基本思想来源于Google的PageRank算法,最早用于文档的自动摘要,基于句子维度的分析,利用TextRank对每个句子进行打分,挑选出分数最高的n个句子作为文档的关键句,以达到自动摘要的效果。

    TextRank算法,可以脱离语料库的背景,仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词,即TextRank可以不用训练,直接根据单个文档就可以对关键词进行提取。这也是TextRank算法的一个重要特点。其他算法的关键词提取都要基于一个现成的语料库,如:

    • 在TF-IDF中,需要统计每个词在语料库中的多少个文档有出现过,也就是逆文档频率;

    • 主题模型的关键词提取算法,则是要通过对大规模文档的学习,来发现文档的隐含主题。

    3. 主题模型 

    一般来说,TF-IDF算法和TextRank算法就能满足大部分关键词提取的任务。但是在某些场景,基于文档本身的关键词提取还不是非常足够,有些关键词并不一定会显式地出现在文档当中,如一篇讲动物生存环境的科普文,通篇介绍了狮子老虎鳄鱼等各种动物的情况,但是文中并没有显式地出现动物二字,这种情况下,前面的两种算法显然不能提取出动物这个隐含的主题信息,这时候就需要用到主题模型。

    前面两种模型缺点:是直接根据词与文档的关系,对关键词进行抽取。这两种方法仅用到了文本中的统计信息,对文本中丰富的信息无法充分地进行利用,尤其是其中的语义信息,对文本关键词的抽取显然是一种非常有用的信息。

    主题模型:与前面两种模型不同的是,主题模型认为在词与文档之间没有直接的联系,它们应当还有一个维度将它们串联起来,主题模型将这个维度称为主题。每个文档都应该对应着一个或多个的主题,而每个主题都会有对应的词分布,通过主题,就可以得到每个文档的词分布。

    3.1 LSA/pLSA

    相较于传统SVM模型(Space Vector Model,空间向量模型)对语义信息利用的缺乏,LSA通过SVD(奇异值分解)将词、文档映射到一个低维的语义空间,挖掘出词、文档的浅层语义信息,从而对词、文档进行更本质地表达。这也反映了LSA的优点,可以映射到低维的空间,并在有限利用文本语义信息的同时,大大降低计算的代价,提高分析质量。

    LSA是通过SVD这一暴力的方法,简单直接地求解出近似的word-topic-document分布信息。但是其作为一个初级的主题模型,仍然存在着许多的不足。其中主要的缺点是:

    1. SVD的计算复杂度非常高,特征空间维度较大的,计算效率十分低下。

    2. 另外,LSA得到的分布信息是基于已有数据集的,当一个新的文档进入到已有的特征空间时,需要对整个空间重新训练,以得到加入新文档后对应的分布信息。

    3. 除此之外,LSA还存在着对词的频率分布不敏感、物理解释性薄弱等问题。

    为了解决这些问题,学者们在LSA的基础上进行了改进,提出了pLSA算法,通过使用EM算法对分布信息进行拟合替代了使用SVD进行暴力破解,从一定程度上解决了LSA的部分缺陷,但是LSA仍有较多不足。通过不断探索,学者们又在pLSA的基础上,引入了贝叶斯模型,实现了现在topic model的主流方法——LDA(LatentDirichlet Allocation,隐含狄利克雷分布)。

    3.2 LDA

     

     

     

     

     

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    关键词提取概述

    概念

    关键词是指能反映文本主题或者主要内容的词语。关键词提取是NLP领域的一个重要的子任务。在信息检索中,准确的关键词提取可以大幅提升效率;在对话系统中,机器可以通过关键词来理解用户意图;在自动文摘、文本分类中,关键词的发现也非常有帮助。

    关键词提取方法概述

    关于文本的关键词提取方法分为:

    • 有监督的关键词抽取算法
    • 半监督的关键词抽取算法
    • 无监督的关键词抽取算法

    有监督的关键词抽取算法

    有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行,通过构建一个较为丰富和完善的词表,然后通过判断每个文档和词表中每个词都匹配程度,以类似打标签的方式,达到关键词提取的效果。既然是分类问题,就需要提供已经标注好的大批量训练语料,因为每天都有大量新的信息出现,人工维护词表需要很高的人力成本。

    半监督的关键词抽取算法

    只需要少量的训练数据,利用这些训练数据构建关键词抽取模型,然后使用模型对新的文本进行关键词提取,对于这些关键词进行人工过滤,将过滤得到的关键词加入训练集,重新训练模型。

    无监督的关键词抽取算法

    相对于有监督的方法,无监督的方法既不需要维护词表,也不需要人工标准语料辅助训练。利用某些算法挖掘文本中比较重要的词作为关键词,进行关键词抽取。关键词抽取流程如下:

    关键词提取算法流程

    因此这类算法在工程中应用较广,无监督关键词抽取算法可以分为三大类:

    • 基于统计特征的关键词抽取
    • 基于词图模型的关键词抽取
    • 基于主题模型的关键词抽取

    基于统计特征的关键词抽取

    基于统计特征的关键词抽取算法的思想是利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词。通常对文本进行预处理得到候选词语的集合,然后采用特征值量化的方式从候选集合中得到关键词。此处主要讲TF-IDF。

    TF-IDF

    TF-IDF基本思想:词的重要性与它在文件中出现的次数成正比,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比。

    一个文档中多次出现的词总是有一定的特殊意义,但是并不是所有多次出现的词就都是有意义的,如果一个词在所有的文档中都多次出现,那么这个词就没有什么价值了。或者说,如果某个词或者短语在一个文档中出现多次,但是在其他文档中很少出现,就可以认为这个词或短语具有很好的区分性,适合用来对文档进行分类。

    TF-IDF = TF * IDF,其中TF(Term Frequency)表示一个词在文档中出现的次数。DF(Document Frequency)表示整个语料库中含有某个词的文档个数。IDF(Inverse Document Frequency)为逆文档频率,其计算公式为:IDF= log(语料库中文档总数/(包含该词的文档数+1)),+1 的作用是做平滑处理。

    基于词图模型的关键词抽取

    基于词图模型的关键词抽取首先要构建文档的语言网络图,然后对语言进行网络图分析,在这个图上寻找具有重要作用的词或者短语,这些短语就是文档的关键词。

    TextRank

    TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法(其原理在本文在下面), 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取。TextRank算法用于关键词提取的步骤如下:

    • 把给定的文本T按照完整句子进行分割
    • 对每个句子,进行分词和词性标注处理,并过滤掉停用词,只保留指定词性的单词,如名词、动词、形容词。
    • 构建候选关键词图 G = (V,E),其中 V 为节点集,由(2)生成的候选关键词组成,然后采用共现关系(Co-Occurrence)构造任两点之间的边,两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为 K 的窗口中共现,K 表示窗口大小,即最多共现 K 个单词。
    • 根据TextRank的公式,迭代传播各节点的权重,直至收敛。
    • 对节点权重进行倒序排序,从而得到最重要的T个单词,作为候选关键词。
    • 根据上述步骤得到最重要的T个单词,在原始文本中进行标记,若形成相邻词组,则组合成多词关键词。

    基于主题模型的关键词抽取

    基于主题关键词提取算法主要利用的是主题模型中关于主题的分布的性质进行关键词提取。在某些场景,关键词不一定会显示的出现在文档中,这种情况下,前面两种算法显然不能提取出隐含的主题信息,这时就需要用到主题模型。前两种算法仅用到了文本中的统计信息,并没有用到文本的语义信息。主题模型认为在词与文档之间没有直接的联系,它们应当还有一个维度将它们串联起来,将这个维度称为主题。每个文档都应该对应着一个或多个的主题,而每个主题都会有对应的词分布,通过主题,就可以得到每个文档的词分布。

    P(单词 | 文档) = P(单词 | 主题) * P(主题 | 文档)

    LSA

    潜在语义分析(LSA)是主题建模的基础技术之一。其核心思想是将文档-词矩阵分解成相互独立的文档-主题矩阵和主题-词矩阵。LSA的主要步骤:

    • 使用词袋模型或空间向量模型将每个文档表示为向量
    • 将所有的文档词向量拼接起来构成文档-词矩阵
    • 对文档-词矩阵进行奇异值分解
    • 根据SVD结果,将文档-词矩阵映射到一个更低维度k的近似SVD结果,每个文档和词都可以表示为k个主题构成的空间中的一个点。通过计算每个文档和词的相似度,取相似度最高的一个词即为文档的关键词。
    LDA

    LDA 即潜在狄利克雷分布,是 pLSA 的贝叶斯版本。它假设文档中主题的先验分布和主题中词的先验分布都服从狄利克雷分布。根据贝叶斯学派的方法,通过先验的狄利克雷分布和观测数据得到的多项式分布,得到一组Dirichlet-multi共轭,并据此来推断文档中主题的后验分布和主题中词的后验分布,从而有助于更好地泛化。

    结合吉布斯采样的LDA模型训练过程:

    • 随机初始化,对语料中每篇文档中的每个词w,随机的赋予一个topic编号z
    • 重新扫描语料库,对每个词w按照吉布斯采样公式重新采样它的topic,在语料中进行更新
    • 重复以上语料库的重新采样过程知道吉布斯采样收敛
    • 统计语料库的topic-word共现频率矩阵,该矩阵就是LDA的模型

    接下来就可以按照一定的方式对新文档的主题进行预估,具体步骤如下:

    • 随机初始化,对当前文档中的每个词w,随机地赋一个主题编号z
    • 重新扫描当前文档,按照吉布斯采样公式重新采样它的主题
    • 重复以上过程,直到吉布斯采样收敛
    • 统计文档中的主题分布即为预估结果

    应用

    现阶段,文本的关键词提取在文本分类、文本检索、自动文摘、文本推荐和数据挖掘领域有着广泛的应用。在实际应用中,因为应用环境的复杂性,对于不同类型的文本,例如长文本和短文本,用同一种文本关键词提取方法得到的效果并不相同。因此,在实际应用中针对不同的条件环境所采用的算法会有所不同。

    相对于上文中所提到的算法,一些组合算法在工程上被大量应用以弥补单算法的不足,例如将TF-IDF算法与TextRank算法相结合,或者利用TF-IDF与词性综合考虑得到关键词等。同时,工程上对于文本的预处理以及文本分词的准确性也有很大的依赖。对于文本的错别字,变形词等信息,需要在预处理阶段予以解决,分词算法的选择,未登录词以及歧义词的识别在一定程度上对关键词突提取会产生很大的影响。

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    算法名称 原理 是否需要语料库 TF-IDF 统计词的频次 需要 TextRank 脱胎于pageRank,根据权重判断 不需要 LSI 在词-段落中加一道主题,SVD分解法获取分布信息 需要 LDA 在词-...
    算法名称原理是否需要语料库
    TF-IDF统计词的频次需要
    TextRank脱胎于pageRank,根据权重判断不需要
    LSI在词-段落中加一道主题,SVD分解法获取分布信息需要
    LDA在词-段落中加一道主题,贝叶斯法获取拟合分布信息需要

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