莫鵬，胡珀，黃湘冀，何婷婷

（華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北武漢430079）

1 引言

文本摘要是從給定的文本中生成能夠表達(dá)原文主題的精簡(jiǎn)摘要；關(guān)鍵詞抽取是從給定文章中抽取出重要的詞或短語(yǔ)，這些詞或短語(yǔ)能夠代表原文的重要信息。上述兩種研究任務(wù)有一定的相似性，它們的目的都是獲取文章的簡(jiǎn)潔表達(dá)。文本摘要和關(guān)鍵詞抽取之所以受到很大關(guān)注，是因?yàn)樗鼈冊(cè)谖谋就诰虻暮芏囝I(lǐng)域有著重要的應(yīng)用，包括文本檢索、文本聚類等。例如，文本摘要能夠方便用戶快速瀏覽搜索的結(jié)果并且快速找到所需信息；而關(guān)鍵詞可以作為文章的索引，以此來(lái)提高文本檢索的準(zhǔn)確性。

文本摘要和關(guān)鍵詞抽取都可以分為一般式的和查詢相關(guān)的。一般式的文本摘要和關(guān)鍵詞抽取要盡可能覆蓋原文的重要信息，它面向的是所有用戶。而查詢相關(guān)的文本摘要和關(guān)鍵詞抽取是在給定一個(gè)查詢條件下，生成的摘要和抽取出的關(guān)鍵詞要盡可能地和這個(gè)查詢相關(guān)，它面向的是特定用戶需求。還可按照處理文本的數(shù)量將其劃分為單文檔式和多文檔式。本文關(guān)注的是一般式的單文檔摘要和關(guān)鍵詞抽取。

文本摘要和關(guān)鍵詞抽取已經(jīng)在自然語(yǔ)言處理和信息檢索領(lǐng)域被廣泛研究。近年來(lái)，基于圖的排序算法已經(jīng)成功地應(yīng)用于文本摘要［1－2］和關(guān)鍵詞抽取［1］。通常，這些方法利用投票機(jī)制從文本中抽取出句子或關(guān)鍵詞。雖然這兩個(gè)任務(wù)有很多共同之處，但是大多數(shù)方法僅研究其中一個(gè)任務(wù)。

Wan等人提出了一種基于圖的迭代強(qiáng)化方法［3］在一個(gè)框架下同時(shí)處理這兩個(gè)任務(wù)。該方法基于兩個(gè)假設(shè)，假設(shè)1：一個(gè)句子如果與其他重要的句子有密切的關(guān)系，那么這個(gè)句子也是重要的；一個(gè)詞如果與其他重要的詞關(guān)系密切，則這個(gè)詞也是重要的。假設(shè)2：一個(gè)句子如果包含許多重要的詞，那么這個(gè)句子應(yīng)該是重要的；一個(gè)詞如果出現(xiàn)在許多重要的句子中，則這個(gè)詞也是重要的。該方法同時(shí)考慮了句子與詞之間的三種關(guān)系（句子與句子之間的同質(zhì)關(guān)系，詞與詞之間的同質(zhì)關(guān)系，句子與詞之間的異質(zhì)關(guān)系），分別構(gòu)造了三種關(guān)系圖（SS－Graph、WW－Graph、SW－Graph），句子和詞之間的上述三種關(guān)系相互強(qiáng)化，迭代計(jì)算出句子和詞的重要性得分，直到收斂。此方法僅能表達(dá)句子與詞之間的各種二元關(guān)系，而忽視了不同文本單元間潛在的若干重要的高階關(guān)系。為此，本文提出了一種基于超圖的文本摘要和關(guān)鍵詞協(xié)同抽取方法HBCE（Hypergraphbased Collaborative Extraction），以句子作為超邊，以詞作為節(jié)點(diǎn)構(gòu)建超圖，在一個(gè)統(tǒng)一的超圖模型下同時(shí)利用句子與詞之間的高階信息來(lái)生成摘要和關(guān)鍵詞。另外，該方法不需要利用知識(shí)庫(kù)或背景語(yǔ)料，使得該方法在模型和計(jì)算復(fù)雜度上都更有優(yōu)勢(shì)。

2 相關(guān)工作

2.1 文本摘要

文本摘要的方法通常分為抽取式和摘要式，本文主要研究抽取式單文本摘要。抽取式文本摘要首先給文章中的每個(gè)句子打分，根據(jù)分?jǐn)?shù)將句子排序。句子分?jǐn)?shù)的計(jì)算通常結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)特征，包括詞頻、句子位置特征、線索詞和主題標(biāo)簽［4－5］等。也有一些利用機(jī)器學(xué)習(xí)抽取句子的方法，有非監(jiān)督的方法［6］和監(jiān)督的方法［7－8］，除此之外，還有最大邊際相關(guān)性（MMR）［9］、潛在語(yǔ)義分析（LSA）［10］等方法?；趫D的方法也被廣泛應(yīng)用于抽取式文本摘要任務(wù)中，包括TextRank［1］和LexPageRank［2］，這些方法基于句子相似性，構(gòu)建關(guān)系矩陣，每個(gè)句子的重要性由和它相關(guān)的句子來(lái)決定。這些方法通常都只考慮了句子和句子之間的關(guān)系。Wan等人提出了一種基于圖的迭代強(qiáng)化方法［3］，該方法同時(shí)考慮了句子與句子、詞與詞、句子與詞之間的各種關(guān)系，在句子排序的過(guò)程中融入了詞的強(qiáng)化作用。

2.2 關(guān)鍵詞抽取

傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞抽取方法僅僅使用文本中包含的顯式信息，如詞頻和位置等。Salton和Buckley提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的基于詞頻的關(guān)鍵詞抽取方法［11］。基于圖的方法有TextRank［1］，該方法使用了三種統(tǒng)計(jì)屬性信息，包括tf×idf、距離和關(guān)鍵短語(yǔ)頻率。還有Wan等人提出的基于圖的迭代強(qiáng)化方法［3］，考慮了句子對(duì)詞的強(qiáng)化作用。Ercan和Cicekli提出了使用詞匯鏈特征的方法［12］。比較流行的還有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵詞抽取方法［13－15］，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法為候選詞分類，進(jìn)而判斷候選詞是否屬于關(guān)鍵詞。目前，已經(jīng)有很多方法開始使用Wikipedia作為背景知識(shí)來(lái)抽取文本中的關(guān)鍵詞［16－17］。

3 基于超圖的協(xié)同抽取方法

3.1 構(gòu)造超圖

定義HG（V，E，w）為一個(gè)有權(quán)無(wú)向超圖，點(diǎn)集合為V，邊集合為E。超邊e是V的一個(gè)子集∪e∈Ee＝V，e的權(quán)重為w：E→。如果v∈e，則超邊e與v關(guān)聯(lián)。超圖的關(guān)聯(lián)矩陣定義為H∈?｜V｜×｜E｜如式（1）所示。

點(diǎn)和超邊的度定義如式（2）、（3）所示。

De和Dv分別代表超邊和點(diǎn)的度對(duì)角矩陣。We是邊權(quán)重對(duì)角矩陣。

3.2 超邊權(quán)重計(jì)算

超圖里的每一條邊代表一個(gè)句子，句子的權(quán)重可以由這個(gè)句子的主題信息密度來(lái)衡量。對(duì)于詞w∈V，假設(shè)詞w所包含的主題信息為T（w），則句子的主題信息密度的計(jì)算方式如式（4）所示。

3.3 基于邊的隨機(jī)游走

我們可以把漫游者在超圖上的隨機(jī)游走過(guò)程看作是在傳統(tǒng)圖上游走的一個(gè)推廣，在傳統(tǒng)的圖上，漫游者沿著邊的游走可以看作是選擇與該邊相連的點(diǎn)，然后轉(zhuǎn)移到另外一條邊上。但是，在超圖上一條邊可能與多個(gè)點(diǎn)相連，因此我們需要一般化這個(gè)過(guò)程。漫游者在超圖上游走分為兩步：第一步，漫游者從當(dāng)前所在超邊ei上隨機(jī)選擇一個(gè)點(diǎn)v；第二步，漫游者以w（ej）與包含v的所有邊的權(quán)重之和的比值作為概率選擇邊ej，且滿足v∈ei∩ej。ei到ej的轉(zhuǎn)移概率，計(jì)算方法如式（5）所示。

矩陣表示形式為：

De為公式（3）中的超邊的度對(duì)角矩陣，HT是關(guān)聯(lián)矩陣H的轉(zhuǎn)置矩陣，行為邊，列為點(diǎn)。Dv是公式（2）中的帶權(quán)的度對(duì)角矩陣。We為邊權(quán)重對(duì)角矩陣，對(duì)角線上的值為對(duì)應(yīng)邊的權(quán)重。為了避免回路，我們把Pe中的對(duì)角線元素置為0，然后再把Pe歸一化，使每一行元素之和為1。

3.4 基于點(diǎn)的隨機(jī)游走

基于點(diǎn)的隨機(jī)游走過(guò)程與基于邊的隨機(jī)游走過(guò)程類似，漫游者的游走過(guò)程也分為兩步：第一步，漫游者從與當(dāng)前所在點(diǎn)vi關(guān)聯(lián)的所有邊中，以w（e）與包含vi的所有邊的權(quán)重之和的比值作為概率選擇一條邊e；第二步，漫游者從e上隨機(jī)選擇一個(gè)點(diǎn)vj，且滿足vi，vj∈e。vi到vj的轉(zhuǎn)移概率，計(jì)算方法如式（7）所示。

矩陣表示形式為：

De為公式（3）中的超邊度對(duì)角矩陣，HT是關(guān)聯(lián)矩陣H的轉(zhuǎn)置矩陣，行為邊，列為點(diǎn)。Dv是公式（2）中的有權(quán)的度對(duì)角矩陣。We為邊權(quán)重對(duì)角矩陣，對(duì)角線上的值為對(duì)應(yīng)邊的權(quán)重。為了避免回路，我們把Pv中的對(duì)角線元素置為0，然后再把Pv歸一化，使每一行元素之和為1。

我們采用PageRank方法來(lái)進(jìn)行隨機(jī)游走，→v為待排序的點(diǎn)向量，α為阻尼系數(shù)，具體如式（8）所示。

3.5 協(xié)同抽取方法

我們用兩個(gè)列向量u＝［u（si）］n×1和v＝［v（ti）］m×1分別表示一篇特定文章中句子和詞的重要性得分。α的值設(shè)為0.85。u和v的所有元素的初值分別設(shè)為1／n和1／m，即初始時(shí)每個(gè)句子包含的主題信息密度為1／n，每個(gè)詞包含的主題信息為1／m。我們迭代交替執(zhí)行以下兩步，直至u和v的值收斂。

1.根據(jù)v的值，我們可以計(jì)算Dv，We，然后用公式（9）計(jì)算句子重要性得分。

2.根據(jù)u的值，我們可以重新計(jì)算Dv，We，然后用公式（10）計(jì)算詞重要性得分。

u（n）和v（n）分別表示句子得分向量和詞得分向量在第n次迭代的計(jì)算結(jié)果。如果相鄰兩次迭代u（n）和u（n－1），v（n）和v（n－1）對(duì)應(yīng)位置的元素差值的絕對(duì)值小于某固定閾值（本文設(shè)為0.0001），則停止迭代，同時(shí)我們得到了句子和詞的最終得分，我們抽取得分最高的若干句子生成摘要，取得分最高的若干詞作為文章的關(guān)鍵詞。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

4.1 摘要評(píng)價(jià)

4.1.1 數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料采用NLPCC 2015面向微博的新聞文本摘要任務(wù)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包括250篇來(lái)自新浪的新聞文本，包括原始文本和已分句的文本，本實(shí)驗(yàn)采用后者。

評(píng)價(jià)方法采用ROUGE［18］工具（1.5.5版），此工具被DUC作為標(biāo)準(zhǔn)評(píng)測(cè)工具，在歷年的自動(dòng)文本摘要任務(wù)中被廣泛使用。它通過(guò)計(jì)算待評(píng)價(jià)摘要與標(biāo)準(zhǔn)摘要在n－gram上的重疊度來(lái)衡量機(jī)器生成摘要的質(zhì)量。ROUGE可以分別計(jì)算1、2、3、4－gram和最大共現(xiàn)子序列ROUGE－L的分?jǐn)?shù)。在這些分?jǐn)?shù)中，基于1－gram的ROUGE分?jǐn)?shù)（ROUGE－1）被公認(rèn)為和人工評(píng)價(jià)的結(jié)果最接近［18］。在表1中展示了ROUGE－1、ROUGE－2、ROUGE－3、ROUGE－4和ROUGE－L。另外由于摘要長(zhǎng)度限定在140字以內(nèi)，所以我們?cè)谠u(píng)價(jià)時(shí)使用了“－l”命令。

4.1.2 評(píng)價(jià)結(jié)果

我們選取了四個(gè)baseline與本文提出的HBCE方法比較，這四個(gè)方法是：HBR（Hyperedge－based Ranking）、GBIR（Graph based Iterative Reinforcement）、SentenceRank和Log likelihood。HBR［19］是基于超邊的排序方法，該方法首先使用Topic Signatures［5］方法找出文章的主題詞，每個(gè)主題詞權(quán)重為1，非主題詞權(quán)重為0，用公式（4）計(jì)算句子權(quán)重，然后用基于邊的隨機(jī)游走算法（即公式（5）～（6））計(jì)算句子的最終得分。GBIR［3］方法是基于圖的迭代強(qiáng)化方法，它在計(jì)算詞與詞之間的語(yǔ)義相似性用到的方法是基于語(yǔ)料的滑動(dòng)窗口法，窗口大小設(shè)置為5，把250篇新聞文本作為背景語(yǔ)料。SentenceRank［1］方法是Mihalcea和Tarau在2004年提出來(lái)的，該方法利用句子與句子之間的關(guān)系來(lái)對(duì)所有句子排序。Log Likelihood方法是將HBR方法計(jì)算出帶權(quán)重的句子，按權(quán)重大小排序，這里的句子權(quán)重為主題詞密度。評(píng)價(jià)結(jié)果見表1。

表1 摘要評(píng)價(jià)結(jié)果

4.1.3 結(jié)果分析

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，本文提出的HBCE方法在所有ROUGE指標(biāo)上都優(yōu)于其他方法，證明了此方法的有效性。HBR方法在沒有利用詞的強(qiáng)化作用下，僅利用基于超邊的隨機(jī)游走算法，其結(jié)果比SentenceRank方法要好，證明句子與詞之間的高階關(guān)系是一個(gè)十分重要的關(guān)系，但是基于圖的排序方法中無(wú)法表示這種關(guān)系?；趫D的迭代強(qiáng)化方法GBIR和利用句子之間關(guān)系的圖排序算法SentenceRank方法效果相當(dāng)。Log Likelihood按照句子主題詞密度給句子排序，從表1可以看出這個(gè)方法是有效的，同時(shí)證明我們?cè)贖BCE方法中采用主題信息密度作為句子的權(quán)重是合理的。

4.2 關(guān)鍵詞評(píng)價(jià)

4.2.1 評(píng)價(jià)方法

實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料采用NLPCC 2015面向微博的新聞文本摘要任務(wù)數(shù)據(jù)集中的前30篇新聞文本，人工標(biāo)注出每篇文本中的關(guān)鍵詞，每篇最多標(biāo)注10個(gè)關(guān)鍵詞。對(duì)這30篇文本，利用本文提出的方法，每篇文本提取出10個(gè)得分最高的詞。我們通過(guò)計(jì)算候選詞在標(biāo)注詞上的正確率P，召回率R以及F值（F＝2PR／（P＋R））來(lái)評(píng)價(jià)方法的有效性。

4.2.2 評(píng)價(jià)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)中，分別用GBIR、WordRank和Topic Signatures為每一篇文檔提取出10個(gè)候選詞來(lái)與本文的方法作對(duì)比。WordRank［1］方法是Mihalcea和Tarau在2004年提出來(lái)的，該方法利用詞與詞之間的共現(xiàn)關(guān)系來(lái)對(duì)所有詞排序。Topic Signatures［5］方法提取每篇新聞文本關(guān)鍵詞的時(shí)候，把除去這篇文本的剩下249篇新聞文本作為背景語(yǔ)料。評(píng)價(jià)結(jié)果見表2。

表2 關(guān)鍵詞評(píng)價(jià)結(jié)果

4.2.3 結(jié)果分析

從表2中的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文的方法比只考慮詞與詞之間關(guān)系的WordRank方法效果要好，但是和基于背景語(yǔ)料的方法相比還存在一定的差距，如果從計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度和是否使用背景語(yǔ)料來(lái)綜合考慮，本文的方法優(yōu)勢(shì)較為明顯。

5 總結(jié)與展望

本文提出了一種基于超圖的協(xié)同抽取方法HBCE，可以同時(shí)對(duì)一篇文檔生成摘要和抽取出關(guān)鍵詞，該方法以句子作為超邊，以詞作為結(jié)點(diǎn)構(gòu)建超圖，在一個(gè)統(tǒng)一的超圖模型下同時(shí)利用句子與詞之間的高階信息來(lái)生成摘要和關(guān)鍵詞。最后的評(píng)價(jià)結(jié)果表明本文的方法在文本摘要上的效果要優(yōu)于其他基于圖的方法，同時(shí)優(yōu)于僅考慮句子與句子間關(guān)系而忽視了詞與句子間潛在的高階關(guān)系的方法，關(guān)鍵詞抽取的評(píng)價(jià)結(jié)果也優(yōu)于僅考慮詞與詞之間關(guān)系的方法，雖然與基于語(yǔ)料或知識(shí)庫(kù)的方法相比還存在一定的差距，但是本方法的綜合性能優(yōu)勢(shì)較為明顯。下一步我們打算把該方法應(yīng)用于英文數(shù)據(jù)集，以驗(yàn)證本文方法的有效性。除此之外，本文在進(jìn)行迭代的過(guò)程中，無(wú)論是基于點(diǎn)的隨機(jī)游走過(guò)程還是基于邊的隨機(jī)游走過(guò)程，都是以一個(gè)固定的概率在超邊上選擇點(diǎn)，下一步我們將驗(yàn)證以該詞的權(quán)重占句子權(quán)重的比值作為概率來(lái)選擇點(diǎn)的有效性。

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