孟曉燕 趙衛(wèi)紅

摘要：關(guān)鍵詞抽取是借用計(jì)算機(jī)從文檔中選擇出能夠反映主題內(nèi)容的詞，提供一個(gè)簡(jiǎn)短的內(nèi)容摘要，便于用戶獲取文檔信息。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，在文本處理的許多領(lǐng)域，關(guān)鍵詞抽取都是一項(xiàng)重要技術(shù)。選取關(guān)鍵詞的目的是運(yùn)用關(guān)鍵詞最大限度反映出文檔內(nèi)容，研究從文檔集中選取關(guān)鍵詞的方法。本文通過(guò)引入能夠與文檔相關(guān)程度的指標(biāo) （分?jǐn)?shù)），建立出 的數(shù)學(xué)模型，給出文檔關(guān)鍵詞抽取方法。

關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞抽取;TextRank算法;多文檔 ;聚類

0 引言

在大數(shù)據(jù)背景下，關(guān)鍵詞提取在文本處理的許多領(lǐng)域，都成為一項(xiàng)重要技術(shù)。大數(shù)據(jù)是全體數(shù)據(jù)，追求精確度和因果關(guān)系都變得意義不大，尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系變得更加重要。在面對(duì)大量文檔時(shí)，人們想通過(guò)閱讀關(guān)鍵詞來(lái)了解大致意思，所以如何較好提取關(guān)鍵詞尤為重要。周錦章等[1]將文檔集進(jìn)行詞向量表征，通過(guò)構(gòu)建TextRank的轉(zhuǎn)移概率矩陣，提出一種基于詞向量與TextRank的關(guān)鍵詞抽取方法。羅燕等[2] 運(yùn)用詞頻統(tǒng)計(jì)規(guī)律改進(jìn)傳統(tǒng)TE-IDF算法，改善了關(guān)鍵詞的提取效果。門家樂(lè)[3]提出了如何用TextRank做關(guān)鍵詞提取。目前關(guān)鍵詞提取的主流方法有基于隱含主題模型的LDA[4]、基于TF-IDF [5]詞頻統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞抽取，基于詞圖模型TextRank[6]的關(guān)鍵詞抽取。

1 關(guān)鍵詞概念

一般來(lái)說(shuō)，文檔的主題要通過(guò)一些特定的，能夠體現(xiàn)主題的詞語(yǔ)來(lái)刻畫，這樣的詞叫作關(guān)鍵詞。對(duì)于文檔，首先是要確定一個(gè)文檔的關(guān)鍵詞。我們可能猜測(cè)文檔中最頻繁出現(xiàn)的詞語(yǔ)應(yīng)該是最重要最有資格充當(dāng)關(guān)鍵詞。但是，這個(gè)直覺實(shí)際情況恰恰相反。出現(xiàn)最頻繁的大部分詞語(yǔ)都是那些類似于“the”或者“and”等常見詞。這些詞語(yǔ)通常用于輔助表達(dá)，但本身不攜帶任何含義。實(shí)際上，英語(yǔ)中幾百個(gè)常見詞，往往在文檔分類之前就被去掉。

事實(shí)上，描述主題的詞語(yǔ)往往都是罕見。從信息論角度看，用罕見的詞語(yǔ)當(dāng)作關(guān)鍵詞比起相對(duì)常見的詞做關(guān)鍵詞，更能引起人們的注意，能獲得更大的信息量。但是，并非所有罕見的詞語(yǔ)在做關(guān)鍵詞時(shí)同等重要。一方面，某些在整個(gè)文檔集合中極少出現(xiàn)的詞“notwithstanding”（盡管）， “ albeit”（雖然）并不能提供多少有用的信息，當(dāng)然做檢索詞語(yǔ)是不合適的。另一方面，比如， “chukker” （馬球戲的一局）的詞雖然和上述詞語(yǔ)一樣罕見，但是該詞語(yǔ)卻能提示我們文檔明顯和馬球運(yùn)動(dòng)有關(guān)。上述兩類罕見的詞語(yǔ)區(qū)別在于它們是否在部分文檔中反復(fù)出現(xiàn)有關(guān)。也就是說(shuō)，類似“albeit”的詞語(yǔ)第一次出現(xiàn)并不會(huì)增加它多次出現(xiàn)的可能性。但是，如果一篇文章中出現(xiàn)“chukker”，那么隨后可能會(huì)提到“first ?chukker”（第一回），“second chukker”（第二回）發(fā)生什么，以此類推。也就是說(shuō)，如果這類詞在文檔中出現(xiàn)，那么他它們很可能反復(fù)出現(xiàn)。罕見詞“chukker”具有兩個(gè)特點(diǎn)：一是罕見，二是連續(xù)性。

我們一旦確立了罕見詞語(yǔ)做關(guān)鍵詞，那么不能做關(guān)鍵詞的罕見詞看作是“噪音”。下面，我們將給出盡可能避免噪音的一種獲取最大信息量的檢索詞語(yǔ)選擇方法。

2 關(guān)鍵詞選擇方法

為了特定搜索目的，按照以下步驟完成互聯(lián)網(wǎng)上調(diào)查。

（1）文檔集

選定m個(gè)檢索詞，在Google依著這m個(gè)檢索詞查詢，獲得相應(yīng)的m類文檔：N= ，假設(shè)這些子文檔集總和為 N，建立由N個(gè)子文檔構(gòu)成的文檔集。

（2）詞項(xiàng)（詞組）集

為了對(duì)N個(gè)文檔賦予關(guān)鍵詞，對(duì)所有文檔逐一地進(jìn)行分詞。分詞是按照一定的規(guī)范重新組合成詞項(xiàng)的過(guò)程。中文分詞是文本挖掘基礎(chǔ)。對(duì)于輸入一段中文，成功的中文分詞，可以達(dá)到電腦可以自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)句含義的效果。對(duì)所有N的個(gè)文檔進(jìn)行分詞后，我們獲取了“詞項(xiàng)（詞組）”集合。在這個(gè)詞項(xiàng)（詞組）集合中的每一個(gè)詞項(xiàng)（詞組）可能成為某一文檔的關(guān)鍵詞。當(dāng)然，并不是在詞項(xiàng)（詞組）集合中的詞都能稱為關(guān)鍵詞。一個(gè)詞項(xiàng)（詞組）能不能成為關(guān)鍵詞，就要看這個(gè)詞項(xiàng)（詞組）能不能代表文檔的信息。

（3）詞（詞組）出現(xiàn)的概率

為詞項(xiàng)（詞組）i在文檔j中的得分。

【例】假定文檔集中有N= =1048576篇文檔，并詞項(xiàng)1在其中 =1024個(gè)文檔中出現(xiàn)，假定文檔5中，詞項(xiàng)1出現(xiàn)20次（假定這也是在這個(gè)文檔中詞語(yǔ)出現(xiàn)最多的次數(shù)）

D15= =1 10=10

詞項(xiàng)1在文檔5中得分為10。

（5）賦予文檔關(guān)鍵詞

對(duì)文檔集（N個(gè)文檔）中的指定的文檔 j，計(jì)算所有詞項(xiàng)在該文檔中的得分，得分最多的詞項(xiàng)作為文檔j的關(guān)鍵詞。

基于關(guān)鍵詞的得分，按照分?jǐn)?shù)由大到小，給關(guān)鍵詞排序，確定文檔的關(guān)鍵詞。

結(jié)束語(yǔ)：本文通過(guò)引入能夠與文檔相關(guān)程度的指標(biāo)Dij（分?jǐn)?shù)），建立出Dij的數(shù)學(xué)模型，給出文檔關(guān)鍵詞抽取方法。詞項(xiàng)Dij與詞項(xiàng)出現(xiàn)的概率及詞項(xiàng)所含信息量有關(guān)，本文給出的關(guān)鍵詞抽取方法理論簡(jiǎn)單易懂，只是運(yùn)用了簡(jiǎn)單的概率、-log2pi與信息量Ii呈負(fù)相關(guān)關(guān)系等數(shù)學(xué)知識(shí)，并且該方法操作簡(jiǎn)單，可行性強(qiáng)。本文只是給出理論方案，沒(méi)有給出計(jì)算機(jī)運(yùn)行程序，在推廣方面仍存在不足，這點(diǎn)是我繼續(xù)研究的方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]周錦章，崔曉輝.基于詞向量與TextRank的關(guān)鍵詞提取方法.計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究[J/OL]，2019，36（5）. [2018-03-09]

[2]羅燕，趙書良，李曉超等.基于詞頻統(tǒng)計(jì)的文本關(guān)鍵詞提取方法[J] 計(jì)算機(jī)應(yīng)用.2016，36（3）：718-725.

[3]門家樂(lè).基于TextRank的關(guān)鍵詞提取算法. 探索與觀察.

作者簡(jiǎn)介：

第一作者簡(jiǎn)介：孟曉燕（1981-）， 漢，女，山東菏澤人，本科，副教授，主要研究方向高等數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)。

第二作者簡(jiǎn)介：趙衛(wèi)紅（1978.12-），女，籍貫：山東青島，學(xué)歷：本科，單位：青島黃海學(xué)院，職稱：副教授，職務(wù)：教師，研究方向：高等教育，英語(yǔ)教學(xué)與研究。