关键词提取概述
定义和应用
关键词提取是自然语言处理领域的一项基础技术，旨在从给定文本中自动识别出能够概括文本核心内容的一组词语或短语。这些关键词可以帮助人们快速了解文本的主题大意，在信息过载的时代显得尤为重要。关键词提取技术广泛应用于文本挖掘、文本分类、文本聚类、信息检索、问答系统等诸多领域。
在文本挖掘中，关键词提取可用于快速浏览大规模文本集合，发现感兴趣的主题。在文本分类任务中，关键词可作为文本的高级语义特征，提高分类准确率。文本聚类则可基于关键词对文档进行聚类，从而发现潜在的主题结构。关键词提取也是构建问答系统知识库的重要一环，可用于自动抽取问题答案的关键信息。
评价指标
评价关键词提取算法的性能，通常使用的指标有准确率（Precision、召回率（Recall和F1值。准确率反映了系统提取的关键词中有多少是真正的关键词；召回率则反映了人工标注的关键词中有多少被系统成功提取出来；F1值综合考虑了准确率和召回率，是两者的调和平均。
除了这些基于＂正确关键词＂的评价指标外，有些应用场景也会考虑关键词的重要性排序。常用的排序评价指标包括归一化折损累积增益（Normalized Discounted Cumulative Gain，NDCG等，用于衡量系统输出关键词排序的质量。
基于统计特征的算法
基于统计特征的关键词提取算法是最早也是最经典的一类算法，其核心思想是利用词语在文本中的统计分布特征，如词频（Term Frequency，TF、反文档频率（Inverse Document Frequency，IDF、位置信息等，对候选关键词进行评分和排序。
TF-IDF
TF-IDF是一种广为人知的统计特征，最早用于信息检索领域。它将词频TF和逆文档频率IDF相结合，用于衡量一个词对于文本的重要程度。一个词在文本中出现的次数越多，其TF值就越高；但如果这个词在整个语料库中出现的频率也很高，说明它是一个非常常见的词，就会被IDF项所惩罚。
基于TF-IDF特征的关键词提取算法一般包括以下步骤:1计算文本中所有词的TF-IDF值；2设置一个TF-IDF阈值，过滤掉低于该阈值的词；3对剩余的候选词根据其TF-IDF值进行排序。这种算法实现简单，但由于仅考虑了词频信息而忽略了语义和位置信息，提取效果并不理想。
TextRank
TextRank算法借鉴了谷歌的PageRank算法思想，将文本表示为词与词之间的加权有向图。每个词视为一个节点，如果两个词在文本中紧邻或者存在其他特定模式，就在它们之间连一条边，边的权重则根据两词之间的关系而定。
TextRank算法在这个词图上运行PageRank过程，通过不断迭代，最终每个节点都会收敛到一个重要性分数 。具有较高分数的节点即为关键词。这种基于图的算法能够较好地捕捉词与词之间的关联关系，提取效果优于单纯的统计特征算法。
基于词图模型的算法
除了TextRank之外，还有一些其他基于词图模型的关键词提取算法，如WordCluster、TopicRank等。 这些算法的共同点是，都将文本表示为一个词图，通过图算法来挖掘重要节点作为关键词 。
词共现图
词共现图是构建词图的一种常见方式。它的基本思路是，如果两个词在文本中距离很近（如同一句话或同一个滑动窗口内，就认为它们是共现的，在图中连一条无向边。边的权重可以是两词共现次数，也可以是其他相似度度量。
构建好词共现图后，可以运行诸如PageRank、HITS等经典的图算法，对节点进行重要性排序。在构建词共现图时，还可以引入词的位置信息、句法信息等，使图能更好地反映词与词之间的关系。
PageRank等图算法
PageRank算法最初是为网页重要性排序而设计的，它模拟了＂随机游走＂过程，通过不断迭代，使每个节点的分数收敛到其重要性值 。在关键词提取任务中，具有较高PageRank分数的节点即为重要关键词。
除了PageRank，其他一些图算法如HITS、Node Ranking等也可用于关键词提取。 HITS算法将节点分为＂枢纽＂和＂权威＂，通过交替计算两种分数进行排序；Node Ranking则结合了节点的入度和出度信息 。不同的图算法对应不同的重要性度量方式，在特定场景下会有不同的表现。
基于主题模型的算法
基于主题模型的关键词提取算法，是将文档视为由多个潜在主题构成，每个主题由一组词语概括。 通过主题模型的学习，可以发现文档的主题分布和每个主题对应的词分布，进而从主题词分布中抽取关键词 。
LDA主题模型
LDA（Latent Dirichlet Allocation是一种经典的主题模型，广泛应用于主题发现、文本分类等任务。LDA将每个文档看作是一个词袋，由多个主题构成，每个主题又由一组词语概括。
LDA模型训练的目标是估计文档-主题分布和主题-词分布的参数。一旦得到这些参数，就可以根据主题-词分布，从每个主题中抽取概率最高的一些词语作为该主题的关键词。由于每个文档都对应一个主题分布，因此可以将所有主题关键词的加权求和，得到文档级别的关键词。
主题词抽取
除了LDA，其他一些主题模型如PLSA、BTM等也可用于关键词提取。不同于LDA直接从主题-词分布中抽取关键词，有的算法会进一步考虑词在主题中的显著程度，或结合其他特征进行重新排序。
例如TopicRank算法先基于LDA学习主题模型，然后将主题词与其他词构建为一个词共现图，在该图上运行PageRank算法获得每个词的重要性分数，再将主题词与非主题词的分数进行加权求和，最终得到文档关键词。这种结合主题模型与图模型的方法，能够同时利用主题语义和词关联信息，往往能取得更好的提取效果。
监督学习方法
上述算法都属于无监督关键词提取，即不需要任何人工标注的训练数据。除此之外，还有一些基于监督学习的关键词提取方法，需要使用标注好的语料进行训练。
生成式模型
生成式模型将关键词提取看作是一个生成任务，目标是最大化生成真实关键词序列的概率。常见的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔可夫等。这些模型需要从训练语料中学习输入特征（如词频、位置等与输出关键词之间的条件概率分布，在测试时给定输入特征，就能生成关键词序列。
生成式模型的优点是原理简单、高效，但由于做了较强的独立性假设，捕捉不了输入特征之间的相关性，因此性能上限较低。
条件随机场
条件随机场（Conditional Random Field，CRF是一种无向无环图模型，常用于序列标注任务。在关键词提取中，可以将输入文本序列作为观测节点，关键词标记作为隐藏节点，由CRF模型学习两者之间的条件概率。
与生成式模型相比，CRF能够更好地捕捉观测序列的长程依赖关系，模型容量更大。 通过特征工程，CRF可以融合多种特征，如词形、词性、语法等，从而提高关键词提取的准确性 。缺点是计算复杂度较高，训练和预测过程都比生成式模型耗时。
除了上述算法，近年来随着深度学习的兴起，也有一些基于神经网络的关键词提取模型被提出，如序列到序列模型、注意力模型等，能够自动学习文本特征，在某些任务上取得了不错的成绩。但由于需要大量标注数据，目前在通用关键词提取任务中的应用还比较有限。
关键词提取作为自然语言处理的一项基础技术，经过多年的发展，已经形成了多种不同的算法思路。每种算法都试图从不同角度捕捉文本的核心语义信息，各有优缺点，在特定场景下会有不同的表现。如何有效结合不同算法的优势，以及如何利用深度学习等新技术提高关键词提取的性能，仍是值得探索的重要方向。
