王曉宇，王芳

（1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院信息管理系，大連 116025；2.南開大學(xué)商學(xué)院信息資源管理系，天津 300071）

1 引言

關(guān)鍵詞是一組用于描述文檔重要信息的名詞集合，可幫助讀者形成對(duì)文本內(nèi)容的初步印象，常被用作文獻(xiàn)檢索入口?；陉P(guān)鍵詞的文獻(xiàn)主題標(biāo)引極大地節(jié)省了人們從數(shù)據(jù)庫或互聯(lián)網(wǎng)查找信息所花費(fèi)的時(shí)間和精力。由于科學(xué)論文包含了大量可重復(fù)利用的人類科學(xué)知識(shí)，關(guān)鍵詞也成為文獻(xiàn)信息計(jì)量最常用的分析單元。通過對(duì)文獻(xiàn)主題分析，可以對(duì)文本進(jìn)行聚類，并在此基礎(chǔ)上形成對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)的清晰認(rèn)識(shí)。目前，科學(xué)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞主要由作者在投稿時(shí)賦予，但是受作者知識(shí)結(jié)構(gòu)和研究興趣的局限，由作者賦予的主題詞常常存在覆蓋面不足、檢索效率不高等問題，因此，CNKI（China National Knowledge Infrastructure）等文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫均會(huì)采用機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞進(jìn)行補(bǔ)充?？梢哉f，高效的關(guān)鍵詞抽取是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模文獻(xiàn)檢索以及分析的技術(shù)前提，故吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注[1-3]。

關(guān)鍵詞抽取是信息抽取領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，可被理解為從非結(jié)構(gòu)和/或半結(jié)構(gòu)化機(jī)器可讀文檔中自動(dòng)提取結(jié)構(gòu)化信息的自然語言處理任務(wù)。常見的關(guān)鍵詞抽取算法可分為基于統(tǒng)計(jì)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩大類?；诮y(tǒng)計(jì)方法的詞語重要性通常由詞頻的統(tǒng)計(jì)量構(gòu)成，如詞頻（term frequency，TF）[4-5]、詞頻-逆文檔頻率（term frequency-inverse document frequency，TF-IDF）、互信息[6-7]、頻率分布[8-10]等，且主要遵循“在文本中頻繁出現(xiàn)的詞語是重要的，因而也更可能與其他重要術(shù)語相關(guān)聯(lián)”這一假設(shè)[11-12]?；诮y(tǒng)計(jì)的方法具有易于理解和操作簡便的特點(diǎn)，在文獻(xiàn)計(jì)量、競爭情報(bào)、科技創(chuàng)新等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[13-16]。但該方法的應(yīng)用以采集特定類型文本集合為前提，是一種文本集合依賴的方法，無法用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞抽取任務(wù)。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵詞抽取方法是當(dāng)前信息抽取領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，可進(jìn)一步分為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)[17-20]、無監(jiān)督的學(xué)習(xí)[21-23]和半監(jiān)督或弱監(jiān)督的學(xué)習(xí)三個(gè)類別。有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法需依賴標(biāo)注語料完成模型的參數(shù)估計(jì)（即訓(xùn)練過程），通常訓(xùn)練語料規(guī)模越大，質(zhì)量越高，則模型的抽詞效果越好，但也意味著更大的前期語料標(biāo)注工作。得益于電腦計(jì)算能力的大幅提升和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下規(guī)模級(jí)語料更易獲得，標(biāo)注語料對(duì)有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的限制在逐步減小，這使得以復(fù)雜人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)方法發(fā)展迅速，結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)[24-26]、門控機(jī)制、注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[27]等深度網(wǎng)絡(luò)模型成為主流。雖然深度模型在函數(shù)逼近、參數(shù)精簡、模型泛化等方面具有更明顯的優(yōu)勢，但網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增大也令前期的模型訓(xùn)練更為耗時(shí)。此外，模型強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力也帶來穩(wěn)健性（ro‐bustness）不足的問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中較小的擾動(dòng)就可導(dǎo)致預(yù)測錯(cuò)誤；而為了克服這一問題，更大的訓(xùn)練樣本和語料標(biāo)注工作仍然是必要的。

相較于有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對(duì)語料的依賴性，無監(jiān)督方法則更為靈活，可通過預(yù)設(shè)詞典[28-29]、上下文[30-31]、語義[32-34]及其他統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[35-36]完成候選詞篩選，再根據(jù)淺層關(guān)系、淺層主題、低排名假設(shè)等預(yù)設(shè)條件確定詞語的重要性?；趫D的方法是將文本內(nèi)容以文本圖表示，再根據(jù)單詞節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行詞加權(quán)的無監(jiān)督抽取方法，其中，最為熟知的是2004年Mihalcea等[23]在經(jīng)典網(wǎng)頁排名算法PageRank基礎(chǔ)上提出的TextRank。此類方法通常將候選關(guān)鍵字表示為節(jié)點(diǎn)，詞間關(guān)系表示為節(jié)點(diǎn)連接邊，根據(jù)特定的圖屬性設(shè)計(jì)加權(quán)函數(shù)完成候選詞的排序，因而算法效果受到文本預(yù)處理、圖構(gòu)建方法和加權(quán)函數(shù)三方面的影響。在文本圖構(gòu)建方面，多數(shù)方法以詞語在固定滑動(dòng)窗口的共現(xiàn)關(guān)系確立節(jié)點(diǎn)連接邊，但在最優(yōu)窗口長度的問題上卻難以達(dá)成共識(shí)，需要用戶結(jié)合文本和算法特征進(jìn)行反復(fù)調(diào)試后確定，增加了算法效果的不確定因素。此外，由于文本圖的連接邊只能夠表示詞共現(xiàn)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的詞加權(quán)方法同樣忽略了其他詞間語義關(guān)系對(duì)詞語重要性判斷的作用。

鑒于已有研究的不足，本文提出了一種基于語義文本圖的關(guān)鍵詞抽取算法，該算法著重對(duì)文本圖構(gòu)建和詞加權(quán)方法進(jìn)行改進(jìn)。其主要貢獻(xiàn)在于：以句法解析中的詞間依存關(guān)系確定實(shí)體關(guān)系類別，并作為圖中詞節(jié)點(diǎn)的連接依據(jù)，省去以往圖生成方法中所需要的窗口長度參數(shù)設(shè)定；以包含豐富語義信息的文本圖為基礎(chǔ)，提出融合關(guān)鍵詞位置信息、概念層級(jí)和連接強(qiáng)度的詞權(quán)重計(jì)算方法，并在四個(gè)開放語料的實(shí)驗(yàn)中證明該方法的優(yōu)越性。

2 相關(guān)研究概述

基于圖的關(guān)鍵詞抽取屬于無監(jiān)督信息抽取方法，其基本思路是先將文本內(nèi)容表示為由單詞節(jié)點(diǎn)和詞間關(guān)系構(gòu)成的文本圖，再根據(jù)圖特征確定節(jié)點(diǎn)的重要性與權(quán)重計(jì)算方法，最后提取高得分節(jié)點(diǎn)作為文檔的關(guān)鍵詞集。該類方法的抽詞效果主要受圖結(jié)構(gòu)和詞的加權(quán)方式兩方面的影響，其中文本圖是候選詞特征提取的重要依據(jù)，不同的構(gòu)圖方式會(huì)導(dǎo)致文本圖在節(jié)點(diǎn)基數(shù)和邊屬性方面存在較大差異。例如，經(jīng)過詞干提?。╯temming）操作的候選詞，通常會(huì)組成節(jié)點(diǎn)數(shù)更少的文本圖，而主流的文本圖構(gòu)建方法多采用單一的詞共現(xiàn)關(guān)系邊連接，通過共現(xiàn)窗口大小和滑動(dòng)位移控制文本圖密度和連接邊方向。通常窗口設(shè)置的越大、位移量越小，圖密度越高，可提取的特征也就越多。

在詞權(quán)重計(jì)算方面，經(jīng)典的加權(quán)方法包括Pag‐eRank、TextRank和HITS，均是以特征向量的中心性為基礎(chǔ)，將節(jié)點(diǎn)權(quán)值作為其在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部影響力的度量方法。PageRank是一種用于解決網(wǎng)頁排名的有向圖節(jié)點(diǎn)權(quán)重計(jì)算方法，將節(jié)點(diǎn)權(quán)重定義為與其相鄰且指向該點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)權(quán)重之和；同時(shí)，節(jié)點(diǎn)又將其自身權(quán)重的一部分分配給其指向的節(jié)點(diǎn)，因此，被高質(zhì)量節(jié)點(diǎn)所指向的節(jié)點(diǎn)會(huì)得到更高的權(quán)重[37]。Mihalcea等[23]將文本圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與PageRank進(jìn)行整合，并提出了TextRank，在借鑒其節(jié)點(diǎn)加權(quán)方法的同時(shí)，將詞語在滑動(dòng)窗口內(nèi)的共現(xiàn)頻次作為邊的權(quán)值，并表示節(jié)點(diǎn)間連接邊的重要程度。

在其他PageRank相關(guān)變體中，SemanticRank將詞間語義相關(guān)性賦值于節(jié)點(diǎn)連接邊的權(quán)重，且相關(guān)性由詞語在WordNet中的連接路徑長度和Wikipedia中共同指向詞語鏈接數(shù)量共同決定[38]。PositionRank是由Florescu等[39]提出的，將單詞在文本中的位置信息融入權(quán)值計(jì)算的關(guān)鍵詞提取方法。該方法假定越重要的單詞會(huì)越早地出現(xiàn)在一段文字當(dāng)中，因此，如果一個(gè)單詞在文本中出現(xiàn)的越頻繁且位置越靠前，那么其應(yīng)被賦予更高的權(quán)重。Liu等[40]的研究證明了先驗(yàn)知識(shí)對(duì)抽詞效果的積極影響，并提出以TF-IDF、位置和主題三種權(quán)值作為先驗(yàn)知識(shí)的Biased-PageRank算法。此外，作為TextRank的變體，SingleRank將文檔集合與單個(gè)文檔中的詞共現(xiàn)頻率作為邊權(quán)重的計(jì)算方式[41]。TopicRank則對(duì)由主題節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的文本圖進(jìn)行加權(quán)，依據(jù)主題的重要性將高得分節(jié)點(diǎn)中的詞語集合作為文本的關(guān)鍵詞集[42]。

與PageRank將相鄰節(jié)點(diǎn)權(quán)重納入到權(quán)重計(jì)算中不同，HITS[43]定義了兩類重要節(jié)點(diǎn)：多個(gè)節(jié)點(diǎn)共同指向的權(quán)威節(jié)點(diǎn)和指向多個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心節(jié)點(diǎn)。權(quán)重計(jì)算通常會(huì)融入節(jié)點(diǎn)中心度[39,44]或k-degeneracy[45-46]等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)。在相關(guān)研究中，Boudin[47]比較了度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度和特征向量中心度四個(gè)中心度計(jì)算方法在基于圖的關(guān)鍵詞抽取算法中的效果，在三個(gè)不同語言和領(lǐng)域數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，簡單的中心度計(jì)算方法就能達(dá)到與Tex‐tRank相似的結(jié)果。Biswas等[48]在度數(shù)中心度、選擇中心度等多參數(shù)組合節(jié)點(diǎn)權(quán)重計(jì)算基礎(chǔ)上，依據(jù)點(diǎn)-邊排序法（node-edge rank）[49]完成關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)的提取。Vega-Oliveros等[50]發(fā)現(xiàn)9個(gè)不同的中心度權(quán)重計(jì)算方法，雖然能夠獲得相似的關(guān)鍵詞提取結(jié)果，但是不同方法的組合同樣能夠達(dá)到提高抽詞效果的目的。

部分研究還采用k-core、k-truss等圖分解法將主核（core）或主束（truss）節(jié)點(diǎn)作為關(guān)鍵詞進(jìn)行提取。例如，Rousseau等[45]使用節(jié)點(diǎn)核，即文本子圖中節(jié)點(diǎn)所具有的最小度數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)進(jìn)行劃分，并進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，且當(dāng)k值較高、主核數(shù)越少時(shí)，該算法顯著優(yōu)于TextRank。這類方法的實(shí)質(zhì)是對(duì)圖內(nèi)聚性的計(jì)算，且認(rèn)為高內(nèi)聚性節(jié)點(diǎn)具有更高的影響力，因而將其作為文本的關(guān)鍵詞具有合理性[46]。另外，Ohsawa等[51]提出的KeyGraph將文本圖分割成若干個(gè)聚類，并以此表示特定的概念，詞語與其所在聚類的緊密程度則為詞語重要性的判斷依據(jù)。Matsuo等[22]在證明文本圖具有小世界網(wǎng)絡(luò)特性的基礎(chǔ)上，提出了基于網(wǎng)絡(luò)特征貢獻(xiàn)度的KeyWorld權(quán)重指標(biāo)。Litvak等[21]則在此基礎(chǔ)上將節(jié)點(diǎn)度融入權(quán)重指標(biāo)中，并提出了關(guān)鍵詞抽取效率更高的De‐gExt。Duari等[52]通過相鄰句子滑動(dòng)窗口構(gòu)建文本圖，并提出整合單詞網(wǎng)絡(luò)層級(jí)、位置信息、語義連接性和語義強(qiáng)度四類維度特征的詞加權(quán)方式。

從上述研究中可發(fā)現(xiàn)，基于圖的關(guān)鍵詞抽取算法具有應(yīng)用簡便的特點(diǎn)，但也存在一定的局限性。首先，以單詞作為節(jié)點(diǎn)，以固定窗口內(nèi)的詞共現(xiàn)關(guān)系確立連接邊仍是目前普遍采用的圖構(gòu)建方法。雖然具有操作簡便、運(yùn)算速度快的優(yōu)勢，但共現(xiàn)窗口的長度卻是一個(gè)超參數(shù)，算法的抽詞效果直接受到參數(shù)設(shè)定合理性的影響。較小的窗口會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)的連通性較差；反之，則會(huì)使得邊的權(quán)重差異過小，對(duì)詞節(jié)點(diǎn)的圖結(jié)構(gòu)特征提取造成困難。因此，窗口長度通常需要根據(jù)抽取算法和語料特征進(jìn)行調(diào)整，無法給出一個(gè)統(tǒng)一的取值范圍，需要研究者通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)得出。其次，在論文摘要的關(guān)鍵詞抽取任務(wù)中，雖然摘要包含了對(duì)文章主要內(nèi)容的精簡表述，卻也存在短文本可用信息過少的問題。此時(shí)，無論采用單詞或是句子長度的滑動(dòng)窗口，均會(huì)出現(xiàn)由文本圖稀疏所導(dǎo)致的算法效率降低的問題。最后，文本圖中的連接邊表示詞語在文本中的共現(xiàn)關(guān)系，忽略了詞間存在的多種語義關(guān)系，此時(shí)的文本圖僅能說明詞語在指定窗口內(nèi)共同出現(xiàn)過，卻無法解釋為何共現(xiàn)，而缺失的語義信息則是對(duì)詞間關(guān)系最好的補(bǔ)充，如基于主謂賓（subject-verb-object，S-V-O）結(jié)構(gòu)的文本內(nèi)容表示和相似性計(jì)算。

3 基于語義文本圖的關(guān)鍵詞抽取算法

為了彌補(bǔ)上述方法中的不足，本文提出一種基于語義文本圖的關(guān)鍵詞抽取算法，框架如圖1所示，由文本預(yù)處理、語義文本圖構(gòu)建（第3.1節(jié)）和詞權(quán)重計(jì)算（第3.2節(jié)）三個(gè)主要部分構(gòu)成。

圖1 算法整體框架

3.1 語義文本圖構(gòu)建方法

3.1.1 基于依存句法解析的詞間關(guān)系提取

根據(jù)Vo等[53]的定義，從句（clause）可被狹義地定義為“句法解析和依存關(guān)系解析所形成的樹結(jié)構(gòu)”。為了讓文本圖盡可能多地保留摘要中的語義和結(jié)構(gòu)信息，本節(jié)重點(diǎn)介紹基于語義依存關(guān)系的詞間關(guān)系抽取框架，特別是英文語法中，從句中不完整元組結(jié)構(gòu)的補(bǔ)全規(guī)則，以及介詞短語修飾成分的關(guān)系提取。

從句是用于修飾名詞或充當(dāng)名詞功能的語法結(jié)構(gòu)（如在句子中充當(dāng)主語成分的主語從句），包括主語（subject，S）、謂語（verb，V）、直接賓語（direct object，DO）、間 接 賓 語（indirect object，IO）、補(bǔ)語（complement，C），以及充當(dāng)修飾成分的狀語（adverbials，A）等結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)基于句法解析的關(guān)系提取方法，通常以句子中的動(dòng)詞或動(dòng)詞性短語作為關(guān)系提取的依據(jù)，再使用形如的元組對(duì)其實(shí)體關(guān)系進(jìn)行表示，其主要局限在于：如果句子中缺少足夠的信息幫助明確主語、謂語或賓語實(shí)體間的聯(lián)系，算法就無法提取完整的元組結(jié)構(gòu)。例如，圖2的題目中“Three-dimensional objects”和“scale invariances”之間沒有動(dòng)詞或動(dòng)詞性短語連接，傳統(tǒng)方法無法提取這一關(guān)系元組。

因此，為了更多地保留摘要文本中的詞間關(guān)系并生成較大的連通圖，本文將狀語修飾成分及其連接的名詞結(jié)構(gòu)也作為關(guān)系的提取對(duì)象，并將其稱為“修飾關(guān)系”。此外，為了減少句法解析器對(duì)復(fù)合長句進(jìn)行解析時(shí)可能引發(fā)的解析錯(cuò)誤，在關(guān)系提取時(shí)按照如下原則進(jìn)行處理：首先確定句子中的名詞性短語及根詞（head），再根據(jù)句法解析結(jié)果獲得兩個(gè)名詞短語根詞之間的最短依存路徑。以圖2的第二個(gè)句子為例，采用Spacy工具包對(duì)句子進(jìn)行解析，共識(shí)別5個(gè)名詞短語（3-D information，object，de‐formed fringe patterns，F(xiàn)ourier transform profilometry technique，classical convergent correlator）及其依 存關(guān)系，結(jié)果如圖3所示。

圖2 論文題目與摘要實(shí)例

在圖3中，箭頭從head指向依存其詞語①SpaCy中Dependency Parse標(biāo)簽釋義見https://spacy.io/api/annotation#dependency-parsing。在路徑搜尋時(shí)，除了主語與句子根成分（root）之間的路徑搜索與箭頭方向相反，其余的搜尋方向均與箭頭相同。對(duì)于“3-D（information）”和“classi‐cal convergent（correlator）”兩個(gè)短語（括號(hào)中的單詞為head），根據(jù)上述原則，可在短語的根詞之間得到內(nèi)容為的最短路徑。

圖3 句子依存路徑解析實(shí)例

對(duì)于路徑中由“conj”（連詞）連接的兩個(gè)動(dòng)詞，需要對(duì)路徑進(jìn)行拆解，并將動(dòng)詞與路徑中的兩個(gè)實(shí)體分別進(jìn)行組合，以此繼承動(dòng)詞節(jié)點(diǎn)的依存關(guān)系。在上述例子中，根據(jù)該原則可提取到“infor‐和“in‐兩個(gè)子路徑。在第一個(gè)路徑中，codified和using間的依存關(guān)系繼承了correlated與using之間的關(guān)系，而第二個(gè)路徑中的correlated和information則繼承了codified和information間 的關(guān)系。

在關(guān)系抽取時(shí)，除了要獲得最短路徑上的全部詞語之外，還需將只與這些詞語建立依存關(guān)系的介詞修飾語和be動(dòng)詞一起提取，最終可獲得實(shí)體關(guān)系的完整形式是：<3-D information,is correlated us‐ing,classical convergent correlator>和<3-D informa‐tion,is codified using,classical convergent correlator>。類似地，可以從句子中抽取剩余的實(shí)體關(guān)系：<3-D information,of,objects>、<3-D,is codified in,de‐formed fringe patterns>、。

3.1.2 名詞實(shí)體間關(guān)系類別

在明確名詞實(shí)體間的關(guān)系提取方法后，要對(duì)關(guān)系進(jìn)一步分類：首先，使用Python編程語言對(duì)第3.1.1節(jié)的抽取規(guī)則進(jìn)行技術(shù)實(shí)現(xiàn)；其次，從Web of Science數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)選擇100篇學(xué)術(shù)論文摘要，每篇任選2個(gè)句子進(jìn)行句法解析；最后，得到731條有效實(shí)體關(guān)系，平均每條句子抽取3.6條，涉及17個(gè)依存類別，詳細(xì)的解析結(jié)果如表1所示。

在此基礎(chǔ)上，作者邀請兩名博士研究生共同對(duì)表1中的依存類別進(jìn)行分類，過程如下：第一步將編號(hào)為1的依存類別直接作為分類I；第二步，選取編號(hào)2的類別請博士研究生對(duì)其是否能夠歸入分類I進(jìn)行判斷并陳述理由，若認(rèn)為不能夠歸入，則將其作為分類II獨(dú)立出來，并在第三步選取編號(hào)3的類別后重復(fù)執(zhí)行第二步，判斷其是否能夠歸入分類I或II；若能夠歸入，則需先將其并入分類II，再重復(fù)第二步直至完成分類。當(dāng)二人意見不能達(dá)成一致時(shí)，由作者進(jìn)行判斷，并根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的原則進(jìn)行操作。上述分類過程結(jié)束后，共得到四個(gè)用于文本圖生成的關(guān)系類別，并將其命名為：概念連接關(guān)系、等價(jià)隸屬關(guān)系、功能屬性關(guān)系、修飾限定關(guān)系，具體結(jié)果如表2所示。

表1 200條句子的解析結(jié)果

表2 實(shí)體關(guān)系及其對(duì)應(yīng)的依存類別

1）概念連接關(guān)系（conceptual connection，CO）

該類實(shí)體關(guān)系包含名詞性短語中各形容詞和名詞之間的依存關(guān)系，實(shí)際上，這是一種名詞短語內(nèi)的詞共現(xiàn)關(guān)系。在上一節(jié)的關(guān)系抽取方法中，第一步為確定句子中的名詞性短語，故構(gòu)成名詞短語的單詞間均具有該實(shí)體關(guān)系類別。

2）等價(jià)隸屬關(guān)系（equal subjection，ES）

等價(jià)隸屬關(guān)系包括同一句子實(shí)體間的同義、隸屬和指代依存關(guān)系。最簡單的隸屬關(guān)系可以定義為由介詞“of”連接的名詞實(shí)體，同義關(guān)系則多對(duì)應(yīng)具有“is-a”、名詞短語縮寫，或同位語關(guān)系連接的實(shí)體關(guān)系。指代關(guān)系可以是代詞與其指代實(shí)體之間的關(guān)系，亦可是定義模糊和定義明確實(shí)體之間的概念，例如，在示例文本中“two different approaches”和“Mellin radial harmonic decomposition”與“l(fā)oga‐rithmic radial harmonic filter”之間的關(guān)系。

3）功能屬性關(guān)系（functional property，F(xiàn)P）

這一關(guān)系與Altshuller在其發(fā)明問題解決理論（theory of the solution of inventive problems，TRIZ）中所提出的“物質(zhì)（substance）-場（field）”模型類似。在該模型中，所有的功能都可以分解為兩種物質(zhì)和一種場，并構(gòu)成了一個(gè)用于表示產(chǎn)品功能的三元組。在過去的研究中，學(xué)者們通常將句子中通過動(dòng)詞建立語義聯(lián)系的兩個(gè)名詞短語作為具體功能的表示[53-56]，類似地，本類別中的依存關(guān)系多由動(dòng)詞及動(dòng)詞結(jié)構(gòu)參與構(gòu)成。

4）修飾限定關(guān)系（modification and restriction，MR）

修飾限定關(guān)系特指狀語修飾成分與其修飾對(duì)象之間的依存關(guān)系。由于狀語通常在句子中作為動(dòng)詞、形容詞、副詞和其他句子修飾成分，因此，可以將其理解為對(duì)特定的實(shí)體對(duì)象添加更多的限制條件，例如，時(shí)間狀語是對(duì)實(shí)體在時(shí)間范圍內(nèi)的限定，地點(diǎn)狀語是在地理空間內(nèi)的限定，條件從句是其他實(shí)體所表示的狀態(tài)空間上的限定。

在上述類別基礎(chǔ)上，對(duì)圖2中的文本進(jìn)行關(guān)系抽取，結(jié)果如表3所示，6個(gè)句子共獲得22個(gè)實(shí)體關(guān)系。再對(duì)關(guān)系元組中實(shí)體和其關(guān)系充當(dāng)?shù)木渥映煞诌M(jìn)行分析，如主語（S）、謂語（V）、賓語（O）、補(bǔ)語（C）和狀語（A），得到包括主謂賓（S-VO）、主謂補(bǔ)（S-V-C）、主謂狀語（S-V-A）等在內(nèi)的多種句法模式，并據(jù)此生成文本圖用于后續(xù)的節(jié)點(diǎn)權(quán)重計(jì)算，如圖4所示。

圖4 文本圖樣例

表3 關(guān)系抽取結(jié)果

3.1.3 文本圖特征比較分析

為了進(jìn)一步說明本文提出的方法所生成文本圖的特點(diǎn)，本文選擇四種文本圖構(gòu)建方法與之進(jìn)行比較，分 別 為Graph-of-Word、TextRank、DegExt、Context-of-Aware，并以圖2的摘要為例進(jìn)行可視化，結(jié)果如圖5和表4所示。

表4 不同圖構(gòu)建方法的圖特征比較

從節(jié)點(diǎn)數(shù)量上看，本節(jié)提出的圖構(gòu)建方法包含了最多的節(jié)點(diǎn)，TextRank和DegExt由于構(gòu)成了多個(gè)互不連接的子圖，其子圖中的節(jié)點(diǎn)數(shù)也最小。從邊屬性和網(wǎng)絡(luò)密度來看，圖5中的連接邊均表示詞語的共現(xiàn)關(guān)系，不同長度的滑動(dòng)窗口會(huì)產(chǎn)生不同的孤立節(jié)點(diǎn)，如圖5b和圖5c存在互不連通的文本圖。此外，DegExt的連接邊最為稀疏，而Context-Aware的圖密度最高。經(jīng)分析，邊集合數(shù)量差異主要受預(yù)設(shè)共現(xiàn)窗口大小的影響。雖然DegExt和Context-Aware均以長度為2窗口內(nèi)的詞語共現(xiàn)確立連接邊，但是前者的單位為細(xì)粒度更高的單詞，而后者則為句子。

圖5 不同算法所生成的文本圖

與其他方法相比，本節(jié)的文本圖雖然不具有最高的密度，但是通過多種實(shí)體關(guān)系保留了更多的語義信息。在詞共現(xiàn)關(guān)系方面，方法并沒有將窗口大小作為超參數(shù)，轉(zhuǎn)而采用更為靈活的名詞短語內(nèi)共現(xiàn)作為詞語共現(xiàn)的連接方式，即根據(jù)語法解析器得到的名詞塊（chunk）的實(shí)際長度在短語間建立連接邊，因而第3.1.2節(jié)的四種實(shí)體關(guān)系確立同樣無需相關(guān)參數(shù)的設(shè)定。與Context-Aware相比，本節(jié)生成的圖密度更低，降低了后續(xù)圖計(jì)算的復(fù)雜性。與此同時(shí)，多樣的邊屬性也使得節(jié)點(diǎn)組合表達(dá)的內(nèi)容更為豐富，含義更為明確。

3.2 面向多維語義連接的詞加權(quán)方法

圖的結(jié)構(gòu)特性變化在詞語打分中起著重要作用[52]。在第3.1節(jié)生成的文本圖的基礎(chǔ)上，本節(jié)提出了一種整合單詞位置信息、構(gòu)成名詞實(shí)體數(shù)量、實(shí)體語義連接強(qiáng)度特征的圖節(jié)點(diǎn)加權(quán)方法，并將權(quán)重得分作為詞語重要性的判斷依據(jù)。對(duì)于文本圖中的任意單詞節(jié)點(diǎn)vi，其權(quán)重計(jì)算方法為

其中，ωi表示單詞vi在文本中的位置權(quán)重；ConceptScore為單詞在文本圖中的概念連接權(quán)重；SemanticScore為語義連接權(quán)重。概念連接權(quán)重由概念層級(jí)（λ）、概念連接偏好（α）、概念連接強(qiáng)度（CC）組成，由公式

展開計(jì)算。語義連接權(quán)重由語義層級(jí)（γ）、語義連接偏好（β）、語義連接強(qiáng)度（SC）組成，計(jì)算公式為

本節(jié)后續(xù)內(nèi)容將對(duì)各權(quán)重值的含義與應(yīng)用基礎(chǔ)進(jìn)行詳細(xì)闡述。

3.2.1 詞語位置權(quán)重的計(jì)算

一個(gè)詞語的位置權(quán)重由該詞在文本中出現(xiàn)的相對(duì)位置決定，重要的關(guān)鍵詞更傾向于出現(xiàn)在文本前半部分[17,57]，并得到Florescu等[39]方法的驗(yàn)證。因此，本文以單詞在文本中出現(xiàn)的相對(duì)位置（次序）的倒數(shù)作為該權(quán)重的計(jì)算方式。對(duì)于單詞重復(fù)出現(xiàn)的情況，需先對(duì)其在文中的相對(duì)位置取倒數(shù)再求和，計(jì)算公式為

其中，ni表示單詞在文本中出現(xiàn)的頻次；pj表示第j個(gè)單詞在文中的位置。此外，本文在位置權(quán)重計(jì)算時(shí)將題目和摘要整合成為一個(gè)短文本，且題目在前，摘要在后，即賦予題目中出現(xiàn)的單詞更高的權(quán)重。

3.2.2 概念連接權(quán)重的計(jì)算

在第3.1節(jié)的文本圖中，任一單詞既可以與其他單詞組成名詞短語，并建立詞共現(xiàn)連接（CO和ES屬性邊），也可根據(jù)句法解析后識(shí)別到的實(shí)體關(guān)系與其他節(jié)點(diǎn)建立語義上的連接（FP和MR屬性邊）。其中，詞語共現(xiàn)是以單詞的有意義組合為前提所建立的詞間聯(lián)系，單詞及其共現(xiàn)連接邊所組成的子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了文本中的概念空間，而子網(wǎng)絡(luò)中包含的n階完全圖則代表了概念空間中的每一個(gè)實(shí)體概念。由于重要的單詞可以和不同的單詞進(jìn)行組合，形成表達(dá)形式多樣卻具有同種特征的名詞短語，在這種情況下，特定單詞參與組合的概念數(shù)量越多，在句子中出現(xiàn)的越頻繁，該單詞就越重要。因此，概念連接權(quán)重反映了單詞參與構(gòu)成重要概念的能力。

1）概念層級(jí)

在基于圖的詞加權(quán)方法中，單詞的概念層級(jí)是對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分解和判定節(jié)點(diǎn)重要性的關(guān)鍵，且通常認(rèn)為單詞的概念層級(jí)與其重要性呈正相關(guān)關(guān)系。在已有研究中，Rousseau等[45]和Tixier等[46]分別采用基于核（k-core）和基于束（k-truss）的同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)分解法來計(jì)算單詞的概念層級(jí)。其中，基于束的層級(jí)權(quán)重由節(jié)點(diǎn)所在邊參與構(gòu)成的3階完全圖數(shù)量決定，方法應(yīng)用以適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)密度為前提。這意味著當(dāng)生成的文本圖密度較低或子圖無法形成完全圖結(jié)構(gòu)時(shí)，單詞權(quán)重的得分差異不明顯，容易導(dǎo)致大量單詞位于較低的概念層級(jí)，即權(quán)重失效。由于本文方法生成文本圖具有低密度特征，且密集子圖主要由概念連接屬性邊構(gòu)成（如圖4、圖5所示），因此，本文采用以網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度數(shù)為基礎(chǔ)的k-core方法對(duì)單詞參與的共現(xiàn)屬性子圖進(jìn)行分解，并將概念層定義為節(jié)點(diǎn)與其相鄰節(jié)點(diǎn)共同具有的核數(shù)，并采用Batagelj等[58]提出的算法用于節(jié)點(diǎn)v的核數(shù)core(v)計(jì)算。

定義1：在基于詞共現(xiàn)所生成的加權(quán)無向同質(zhì)網(wǎng) 絡(luò) 圖G'中（G'?G），H是G'的 一 個(gè) 子 圖，deg(H)表示H中的最小度數(shù)，即H中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)至少與deg(H)個(gè)節(jié)點(diǎn)相鄰。如果H是G'中的一個(gè)最大連通子圖，且滿足deg(H)≥k，那么H是G'的一個(gè)k-core。

定義2：節(jié)點(diǎn)v的核數(shù)core(v)為包含這一節(jié)點(diǎn)的核的最高序，最高序的核也被稱為圖的主核，表示為core(H)。

2）概念連接偏好

本文在第3.1節(jié)共定義了單詞節(jié)點(diǎn)間的四類連接邊，因而，采用本文方法構(gòu)成的文本圖實(shí)際上包含了非單一邊屬性的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖。不同于單一屬性邊和節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度數(shù)由兩方面因素決定，分別是節(jié)點(diǎn)間的詞共現(xiàn)連接和語義連接邊數(shù)量。而本文將概念連接偏好定義為詞共現(xiàn)連接在節(jié)點(diǎn)度數(shù)中所占的比例，其反映的是在一段文本中，某個(gè)單詞傾向于與其他單詞組成不同概念的程度。

定義3：圖G'中節(jié)點(diǎn)vi的概念連接偏好被定義為節(jié)點(diǎn)通過詞共現(xiàn)方式與其他節(jié)點(diǎn)建立連接的數(shù)量與文本圖G中的最大連接數(shù)量的比值，表示為

3）概念連接強(qiáng)度

單詞在文本中的概念連接強(qiáng)度可以表示為一個(gè)關(guān)于單詞概念層級(jí)與其連接強(qiáng)度的函數(shù)，其中單詞vi(vj∈G')的連接強(qiáng)度表示為其在詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G'中的共現(xiàn)頻率，即網(wǎng)絡(luò)中邊eij的權(quán)重。

定義4：在詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖G'中，節(jié)點(diǎn)vi具有鄰接節(jié)點(diǎn)集合Ni，vi的概念連接強(qiáng)度被表示為

其中，cwij為邊eij的權(quán)重；core(vi)為節(jié)點(diǎn)在詞共現(xiàn)子圖中的概念層級(jí)。當(dāng)兩個(gè)單詞所組成的短語越多時(shí)，共現(xiàn)頻率越高，詞語間的概念連接強(qiáng)度也就越高。

3.2.3 語義連接權(quán)重的計(jì)算

重要的單詞不僅可以組成重要的概念，更應(yīng)與其他單詞或概念組成豐富且有意義的語義功能關(guān)系。一個(gè)文檔包含了語義相關(guān)的多個(gè)概念，Ohsawa等[51]認(rèn)為，重要的單詞是那些在文本圖概念聚類間建立連接且將整個(gè)文檔整合起來的單詞；Duari等[52]將這一概念進(jìn)行了延伸，認(rèn)為一個(gè)單詞的語義連接性可以通過該單詞參與構(gòu)成概念的數(shù)量進(jìn)行量化，并將網(wǎng)絡(luò)中的層級(jí)束作為概念的近似表示。因此，如果一個(gè)詞語的相鄰節(jié)點(diǎn)屬于多個(gè)概念類型，那么當(dāng)移除這個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，勢必會(huì)在概念之間產(chǎn)生一個(gè)缺口。類似地，如果一個(gè)詞語所有的相鄰節(jié)點(diǎn)都屬于同一概念，那么該節(jié)點(diǎn)的移除會(huì)導(dǎo)致較少的語義的損失。

在上述研究基礎(chǔ)上，本文對(duì)語義連接權(quán)重的概念進(jìn)一步擴(kuò)展，除了考慮單詞連接的概念子圖數(shù)量，還涵蓋單詞間的連接屬性特征。在一段文本中，某些單詞雖然沒有參與表示過多的概念，但其卻頻繁地在不同概念間建立語義聯(lián)系。因此，本節(jié)將單詞節(jié)點(diǎn)間由依存句法解析建立的連接定義為語義連接。此時(shí)，如果一個(gè)單詞的相鄰節(jié)點(diǎn)屬于不同的詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，那么當(dāng)移除這個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，勢必會(huì)在概念之間產(chǎn)生一個(gè)缺口；反之，如果一個(gè)詞語所有的相鄰節(jié)點(diǎn)都屬于同一概念（詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)），那么該節(jié)點(diǎn)的移除會(huì)導(dǎo)致較少的語義的損失，因?yàn)楦拍钪惺Ｓ嗟脑~語都相對(duì)完整。因此，單詞的語義連接權(quán)重反映的是單詞參與建立實(shí)體間關(guān)系的能力。

1）語義層級(jí)

與詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中概念層級(jí)的定義類似，本文將單詞的語義層級(jí)定義為其在語義連接子網(wǎng)絡(luò)中的kcore。

定義5：在基于實(shí)體間語義關(guān)系所生成的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖G″中（G″?G），節(jié)點(diǎn)v的語義層級(jí)為包含這一節(jié)點(diǎn)的核的最高序。

2）語義連接強(qiáng)度

與概念連接強(qiáng)度類似，單詞在文本中的語義連接強(qiáng)度是一個(gè)關(guān)于單詞語義層級(jí)和其對(duì)應(yīng)語義連接邊權(quán)重的函數(shù)，其中邊的語義連接權(quán)重可以表示為連接頻次。因此，對(duì)于在圖G″中具有Ni個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)vi，其語義強(qiáng)度可由公式

計(jì)算得到。其中，swij為語義連接邊eij的權(quán)重；score(vi)為節(jié)點(diǎn)在語義連接網(wǎng)絡(luò)中的概念層級(jí)。當(dāng)一個(gè)單詞的語義層級(jí)越高時(shí)，其通過語義建立的詞間表示修飾、方法或其他功能屬性關(guān)系連接越多且越頻繁，則該詞語的語義連接強(qiáng)度也就越高。

3）語義連接偏好

語義連接偏好顯示了節(jié)點(diǎn)的語義連接在節(jié)點(diǎn)度數(shù)中所占的比例，其反映的是在一段文本中，某個(gè)單詞傾向于與其他單詞結(jié)合，以表達(dá)不同語義的程度。

定義6：圖G″中節(jié)點(diǎn)vi的語義連接偏好被定義為節(jié)點(diǎn)通過語法依存與其他節(jié)點(diǎn)建立連接的數(shù)量與文本圖G中的最大連接數(shù)量的比值，表示為

4 算法比較與評(píng)估

4.1 Baseline與評(píng)估語料

本節(jié)選取經(jīng)典的TextRank[23]、PositionRank[39]和最新的sCAKE[52]三種基于圖的關(guān)鍵詞提取方法作為baseline與本文方法比較，并在關(guān)鍵詞抽取任務(wù)中較為熟知的四個(gè)公開語料Hulth2003[17]、Krapiv‐in2009①語料下載地址：http://disi.unitn.it/~krapivin/、SemEval2010②語料下載地址：http://semeval2.fbk.eu/semeval2.php?location=data和KP20k③語料下載地址：https://github.com/memray/OpenNMT-kpg-release上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中，Hulth2003收錄了Inspec數(shù)據(jù)庫中的2000篇英文期刊論文摘要及其標(biāo)題，關(guān)鍵詞集合分為依照數(shù)據(jù)庫敘詞表標(biāo)注的受控關(guān)鍵詞集和自由添加的非受控關(guān)鍵詞集，本文將非受控詞集中未在摘要出現(xiàn)的關(guān)鍵詞剔除后用于評(píng)估。類似地，SemEval2010包含由作者和讀者分別添加的兩類關(guān)鍵詞集合，在對(duì)其進(jìn)行整合和剔重后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。四個(gè)語料的其他信息如表5所示，不同長度文本的關(guān)鍵詞標(biāo)注比例如圖6所示。

圖6 語料關(guān)鍵詞標(biāo)注比例

表5 算法評(píng)估數(shù)據(jù)集描述

4.2 等量抽取策略下的算法評(píng)估

本節(jié)的主要內(nèi)容是比較不同算法以相等數(shù)量進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取時(shí)的效果。根據(jù)文獻(xiàn)[59]、文獻(xiàn)[52]和文獻(xiàn)[17]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分別以k=25、10、30和10在Hulth2003、Krapivin2009、Semeval2010、KP20k語料上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。同樣使用查準(zhǔn)率、查全率和F1值三個(gè)指標(biāo)對(duì)抽取效果進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果如表6所示。

表6 等量關(guān)鍵詞抽取的多語料算法評(píng)估結(jié)果

在測試語料中，本文方法均取得了最高的查全率，評(píng)估指標(biāo)在Hulth2003、Semeval2010和KP20k數(shù)據(jù)集上的得分均高于其他三個(gè)baseline，而Tex‐tRank在三個(gè)語料上測試結(jié)果均最差，其次為Posi‐tionRank。結(jié)合表5的語料信息進(jìn)一步分析可知，在摘要文本平均單詞數(shù)量較少的Hulth2003數(shù)據(jù)集中，四個(gè)方法均取得了最好的效果。從正確抽取的關(guān)鍵詞數(shù)量上看，該語料中摘要的平均關(guān)鍵詞數(shù)量約為20個(gè)，本文方法平均正確抽取了12個(gè)關(guān)鍵詞，PositionRank和sCAKE為11個(gè)，而TextRank僅 為1個(gè)。與Hulth2003和Krapivin2009相比，Semeval2010和KP20k擁有更長的文本，但關(guān)鍵詞比例卻更低，在以k=30和k=10進(jìn)行抽取時(shí)，本文方法在三個(gè)指標(biāo)上均得到了高于baseline的結(jié)果。而對(duì)于平均長度最短的Krapivin2009，本文算法在以k=10進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取時(shí)的優(yōu)勢并不明顯，sCAKE方法的查準(zhǔn)率和F1值得分高于本文方法，且本文方法的查全率也僅比前者高出0.08。結(jié)合上述語料特征能夠發(fā)現(xiàn)，本文方法在抽詞數(shù)量k大于語料平均關(guān)鍵詞數(shù)量時(shí)的抽詞效果最好。例如，當(dāng)以k=25和k=30對(duì)Hulth2003和Semeval2010的文本關(guān)鍵詞進(jìn)行抽取時(shí)，k值分別高于兩個(gè)語料中的平均關(guān)鍵詞量19和16。而在Krapivin2009語料中k=10的設(shè)定要低于平均關(guān)鍵詞數(shù)量15，此時(shí)sCAKE的效果更好。

此外，表6的結(jié)果顯示，四個(gè)算法的查準(zhǔn)率均低于查全率。經(jīng)分析，造成這一結(jié)果的主要原因在于測試語料中文本長度的非均衡分布。圖7中繪制了四個(gè)語料文本剔除停用詞后的長度分布，而當(dāng)分別以k=10、25、30進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取時(shí)，部分文本的關(guān)鍵詞數(shù)量大于或等于候選詞集，例如，在Krapiv‐in2009語料中，約有6%的文本長度在區(qū)間[0,10]內(nèi)，且超過53%的樣本分布在區(qū)間[50,80]上。在采用等量策略抽取時(shí)，較短文本的關(guān)鍵詞查全率可為1；但對(duì)于長文本而言，算法抽取的關(guān)鍵詞數(shù)量與文本長度之比卻又低于語料的平均關(guān)鍵詞占比。具體而言，Krapivin2009中長度超過60的文本約占全部樣本的4%，相同區(qū)間上實(shí)際抽取關(guān)鍵詞的平均比例僅為13.62%。類似地，Hulth2003在相同區(qū)間上的樣本約占2.9%，關(guān)鍵詞比例為33.54%；SemEval2010在大于70區(qū)間上的百分比則分別為36.89%和36.2%。這意味著在采用固定長度進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取時(shí)，一方面，看似較高的查全率得益于語料中包含了較多的短文本（如Hulth2003）；另一方面，則需要設(shè)定較大的k值，令長文本的抽詞比例接近或超過語料的關(guān)鍵詞比例，然而后者往往以犧牲中長文本的準(zhǔn)確率為代價(jià)，因此，在所有的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中查準(zhǔn)率最大值也未超過50%。

圖7 測試語料的文本長度分布

本節(jié)進(jìn)一步比較了不同權(quán)值組合對(duì)算法抽詞效果的影響，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表7所示。在三個(gè)權(quán)重指標(biāo)中，單獨(dú)使用位置權(quán)重就能夠得到超過0.2的正確率，且在Krapivin2009數(shù)據(jù)集上最高為0.369。而概念和語義權(quán)重在Hulth2003和SemEval2010中的測試結(jié)果并不理想，查準(zhǔn)率在0.1附近徘徊，F(xiàn)1值也并未超過0.2。此外，雖然位置權(quán)重與概念權(quán)重的組合在Krapivin2009和KP20k數(shù)據(jù)集上獲得了0.394和0.358的查準(zhǔn)率，但也并未超過本文方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的0.412和0.368，且在另外兩個(gè)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果更明顯低于本文方法。

表7 不同權(quán)值組合的抽詞效果

4.3 等比抽取策略下的算法評(píng)估

考慮到現(xiàn)實(shí)中的語料標(biāo)注并沒有對(duì)關(guān)鍵詞數(shù)量進(jìn)行嚴(yán)格的限定，并且隨著文本長度的增加，關(guān)鍵詞的標(biāo)注比例呈現(xiàn)下降趨勢，加之多數(shù)文本的關(guān)鍵詞標(biāo)注比例穩(wěn)定在30%~50%（見圖6），因此，本節(jié)進(jìn)一步評(píng)估以固定比例抽取關(guān)鍵詞時(shí)的算法效果。文獻(xiàn)[52]已指出，本文的兩個(gè)baseline方法對(duì)實(shí)驗(yàn)語料進(jìn)行等量關(guān)鍵詞抽取時(shí)效果最好，因此，本文不再對(duì)其進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)，只探討抽詞比例對(duì)算法的影響，具體結(jié)果如表8所示。

表8 關(guān)鍵詞抽取比例對(duì)算法效果的影響

本節(jié)在三個(gè)語料中各進(jìn)行了7輪抽取，總體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法的關(guān)鍵詞等比抽取效果優(yōu)于等量抽取效果，各評(píng)估指標(biāo)均具有較為明顯的提高。特別地，當(dāng)以20%的比例對(duì)Krapivin2009語料進(jìn)行抽取時(shí)，算法效果最佳，且查準(zhǔn)率、查全率和F1值均超過在等量抽詞實(shí)驗(yàn)中具有較好效果的sCAKE。在指標(biāo)變化方面，隨著抽取比例的增加，算法在Krapivin2009中的查準(zhǔn)率和F1值逐漸降低，查全率則逐漸增加。類似地，Semeval2010和Hulth2003語料的指標(biāo)得分在小幅波動(dòng)后，也呈現(xiàn)相似的變化趨勢，但前者的變化更為明顯，并且在抽取比例為30%時(shí)，算法的查準(zhǔn)率取最大值。結(jié)合圖6和圖7的語料特征可知，若要算法保證較高的準(zhǔn)確率，則抽詞比例應(yīng)接近語料中多數(shù)長度文本的關(guān)鍵詞標(biāo)注比例。例如，Krapivin2009中長度在區(qū)間[50,70]上的文本數(shù)量最多，相同區(qū)間上文本的關(guān)鍵詞標(biāo)注比例約為20%，此時(shí)，以相同比例進(jìn)行抽詞時(shí)效果最好。此外，若期望算法抽取的關(guān)鍵詞更為全面，只需將抽詞比例盡可能調(diào)大即可。

5 結(jié)論

本文提出了一種基于圖的關(guān)鍵詞抽取算法，該算法重點(diǎn)改進(jìn)了文本圖的生成和關(guān)鍵詞的加權(quán)方式。為了讓從文本中生成的文本圖盡可能地保留多的語義和結(jié)構(gòu)信息，該算法根據(jù)單詞在句子中的語義依存關(guān)系為單詞建立不同屬性的連接邊，除了最為常見的共現(xiàn)關(guān)系外，還通過最短依存路徑的搜索策略確立了單詞間具有的等價(jià)隸屬、功能屬性和修飾限定三種關(guān)系。在關(guān)鍵詞的加權(quán)方法上，該算法提出了一種整合單詞在文本中位置信息、參與構(gòu)成的實(shí)體概念數(shù)量和實(shí)體間建立語義關(guān)系的三個(gè)維度特征的權(quán)重計(jì)算指標(biāo)，并與兩個(gè)基于圖的baseline算法在開放語料上進(jìn)行比較，證明了該算法的優(yōu)越性。

同時(shí)，本文的研究也存在一定的局限性：首先，提出的關(guān)鍵詞抽取算法以句法解析為前提，因此無法用于缺乏句法解析工具的語言文本中；其次，本文僅根據(jù)當(dāng)前任務(wù)需要在公開的論文摘要語料中進(jìn)行算法評(píng)估。未來的工作可以進(jìn)一步增加算法評(píng)估的語料類型和baseline數(shù)量，使得算法能夠適用于更多信息檢索情境和任務(wù)。