关键词提取算法

关键词是揭示文档核心主题的最小语义单元，对于理解文本内容至关重要。关键词自动抽取技术致力于自动识别和提取这些具有高度意义和代表性的词汇或短语，实现了自动化的关键词识别过程。在文本挖掘领域，这一技术被称为关键词抽取（Keyword Extraction），而在信息检索领域，它通常被称作自动标引（Automatic Indexing）。关键词提取作为文献检索、自动摘要、文本分类、推荐系统等多个领域的关键任务，为这些应用提供了基础性的支持。

在传统的中文文本处理领域，目前主要采用以下三种算法进行关键词提取：

• TF/IDF算法：评估词汇在文档中的重要性与其在语料库中的常见程度的反比。
• TextRank算法：一种基于图的排序算法，通过文档内部的词汇相互作用来确定关键词的重要性。
• LDA算法：一种主题模型，它假设文档是从隐含主题的混合中生成的，通过这种方式抽取具有代表性的关键词。

TF/IDF算法

预处理：首先，需要对文档进行分词，将文本分解为单个词汇，并去除那些常见但对主题贡献不大的词汇，比如“的、吗、首先、然后”等停用词。这是为了减少噪音，确保算法专注于那些具有实际意义的词汇。

词频（TF）计算：接下来统计每个词在文章中出现的频率，即该词出现次数除以文档的总词数。这个比例反映了词在文档中的重要性，但不能反映词汇的独特性或在整个语料库中的分布情况。

逆文档频率（IDF）计算：逆文档频率用来衡量词汇的罕见程度，通过对语料库中包含该词文档的数量取倒数并进行对数变换来计算，公式为 IDF = log(语料库的文档总数 / 包含该词的文档数 + 1)。这样做是为了提升那些在少数文档中出现但给出大量信息的词的重要性。

计算TFIDF值：最后将每个词的TF值乘以其IDF值得到TF/IDF值。这个值越高，词在文档中的重要性越大。

TextRank算法

TextRank算法是一个基于图的排名算法，广泛应用于关键词提取和文本摘要任务中。其核心思想是利用文本内部词语之间的共现关系来评估每个词语的重要性。在这个过程中，每个词语被视为图中的一个节点，而词语之间的共现关系则形成节点间的连接边。

预处理阶段

首先，对文档进行预处理，包括分词和去除停用词。分词是将文本分解为单独的词汇单元，而去除停用词（如“的”、“吗”、“然后”等）旨在消除那些虽频繁出现但对理解文档主题贡献较小的词汇。这一步骤帮助减少图中的节点数量，确保算法能更有效地聚焦于那些具有实际意义的词汇。

构建图

接下来，构建一个图，其中的节点代表文档中的词语或短语，边代表它们之间的共现关系。这里的“共现”指的是两个或多个词汇在文本中一定窗口大小范围内同时出现的情况，而边的权重通常反映了共现的频次。通过这种方式，图形象地表示了文本中词语的相互关联和相对重要性。

在构建图的过程中，统计共现情况是关键步骤之一。这一步骤通常遵循以下流程：

1. 窗口大小：首先，确定一个“窗口大小”，即在文本中同时考虑的连续词汇的数量。这个大小可以根据任务和文本的特点调整。较小的窗口强调更紧密的词语关系，而较大的窗口可以捕捉更广泛的上下文关系。
2. 遍历文本：然后，遍历处理后的文本（已分词且去除了停用词），在每个窗口内记录所有词汇对的共现。例如，如果窗口大小为4，那么窗口中的每个词都与其他三个词形成共现关系。
3. 构建图：对于每个共现关系，如果图中还不存在这两个词语对应的节点，则创建这些节点；如果这两个节点之间还没有边，则添加一条边，并将边的权重设为1。如果这两个节点之间已经有一条边，则将该边的权重增加1。

迭代计算与权重确定

通过类似PageRank算法的迭代计算过程，每个节点（词或短语）的权重根据其邻接节点的重要性进行动态调整，直至整个系统达到平衡（收敛）。这个过程模拟了一个网络中的“推荐”机制，即一个词的重要性部分由与之相关的其他词的重要性决定。

关键词与摘要的提取

最终，根据节点的权重对它们进行排序，权重越高的词语被认为在文档中的重要性越大。通过选择排名靠前的词语，我们可以确定文档的关键词或生成文本摘要。

类比说明

可以将TextRank算法比作社交网络中的人际关系网。在这个网络中，每个人（节点）通过与其他人的互动（边）建立起连接。一个人的影响力（节点权重）不仅取决于他们直接认识的人数，还受到他们朋友的社交地位影响。这个类比有助于理解TextRank如何通过分析词语间的相互作用来评估它们的重要性，进而抽取关键信息。

LDA算法

LDA（潜在狄利克雷分配，Latent Dirichlet Allocation）是一种常用于文本分析的主题模型，通过分析文档中词语的分布来推断出潜在的主题结构。LDA理想的文档不应过于短暂，以避免词汇过于稀疏，影响主题发现的质量。

初始化

选择K个你希望从文档中发现的主题数量，每个文档被认为是这些主题的一个混合体，其中每个主题被定义为词汇的概率分布。通过狄利克雷分布为每个主题随机生成一个词的概率分布。

随机分配

对于文档中的每个词，随机分配一个主题，作为该词的初始主题标签，然后开始吉布斯采样，不断更新文档中每个词的主题分配，在每次迭代中，算法会为文档中的每个词重新评估其属于各个主题的条件概率。

1. 对每个文档中的每个词：
   • 临时移除该词的当前主题分配。
   • 根据当前模型的状态，计算该词被分配到每个主题的条件概率。这一步利用了以下公式，其中包含两个因素：
     • 文档中其他词的当前主题分配。
     • 全部文档中，当前主题下其他词的分配。
2. 条件概率公式：
   • 具体地，每个词w被分配到主题k的条件概率是基于：
     • $p(topic_k∣document_d)$ 主题k在文档d中的分布。
     • $p(word_w∣topic_k)$：词w在主题k中的分布。
3. 更新主题分配：
   • 根据计算出的条件概率，为该词选择一个新的主题，并更新模型状态。
4. 迭代直至收敛：
   • 这个过程重复执行，直到每个词的主题分配变化不大，模型达到了稳定状态。

收敛

重复迭代过程，直到每个词的主题分配稳定下来，这时算法结束。最终，我们得到每个文档的主题分布，以及每个主题的词分布。从每个主题的词分布中选出N个概率最高的词作为关键词。