關鍵詞提取概述
定義和套用
關鍵詞提取是自然語言處理領域的一項基礎技術，旨在從給定文本中自動辨識出能夠概括文本核心內容的一組詞語或短語。這些關鍵詞可以幫助人們快速了解文本的主題大意，在資訊過載的時代顯得尤為重要。關鍵詞提取技術廣泛套用於文本挖掘、文本分類、文本聚類、資訊檢索、問答系統等諸多領域。
在文本挖掘中，關鍵詞提取可用於快速瀏覽大規模文本集合，發現感興趣的主題。在文本分類任務中，關鍵詞可作為文本的高級語意特征，提高分類準確率。文本聚類則可基於關鍵詞對文件進行聚類，從而發現潛在的主題結構。關鍵詞提取也是構建問答系統知識庫的重要一環，可用於自動抽取問題答案的關鍵資訊。
評價指標
評價關鍵詞提取演算法的效能，通常使用的指標有準確率（Precision、召回率（Recall和F1值。準確率反映了系統提取的關鍵詞中有多少是真正的關鍵詞；召回率則反映了人工標註的關鍵詞中有多少被系統成功提取出來；F1值綜合考慮了準確率和召回率，是兩者的調和平均。
除了這些基於＂正確關鍵詞＂的評價指標外，有些套用場景也會考慮關鍵詞的重要性排序。常用的排序評價指標包括歸一化折損累積增益（Normalized Discounted Cumulative Gain，NDCG等，用於衡量系統輸出關鍵詞排序的質素。
基於統計特征的演算法
基於統計特征的關鍵詞提取演算法是最早也是最經典的一類演算法，其核心思想是利用詞語在文本中的統計分布特征，如詞頻（Term Frequency，TF、反文件頻率（Inverse Document Frequency，IDF、位置資訊等，對候選關鍵詞進行評分和排序。
TF-IDF
TF-IDF是一種廣為人知的統計特征，最早用於資訊檢索領域。它將詞頻TF和逆文件頻率IDF相結合，用於衡量一個詞對於文本的重要程度。一個詞在文本中出現的次數越多，其TF值就越高；但如果這個詞在整個語料庫中出現的頻率也很高，說明它是一個非常常見的詞，就會被IDF項所懲罰。
基於TF-IDF特征的關鍵詞提取演算法一般包括以下步驟:1計算文本中所有詞的TF-IDF值；2設定一個TF-IDF閾值，過濾掉低於該閾值的詞；3對剩余的候選詞根據其TF-IDF值進行排序。這種演算法實作簡單，但由於僅考慮了詞頻資訊而忽略了語意和位置資訊，提取效果並不理想。
TextRank
TextRank演算法借鑒了谷歌的PageRank演算法思想，將文本表示為詞與詞之間的加權有向圖。每個詞視為一個節點，如果兩個詞在文本中緊鄰或者存在其他特定模式，就在它們之間連一條邊，邊的權重則根據兩詞之間的關系而定。
TextRank演算法在這個詞圖上執行PageRank過程，透過不斷叠代，最終每個節點都會收斂到一個重要性分數 。具有較高分數的節點即為關鍵詞。這種基於圖的演算法能夠較好地捕捉詞與詞之間的關聯關系，提取效果優於單純的統計特征演算法。
基於詞圖模型的演算法
除了TextRank之外，還有一些其他基於詞圖模型的關鍵詞提取演算法，如WordCluster、TopicRank等。 這些演算法的共同點是，都將文本表示為一個詞圖，透過圖演算法來挖掘重要節點作為關鍵詞 。
詞共現圖
詞共現圖是構建詞圖的一種常見方式。它的基本思路是，如果兩個詞在文本中距離很近（如同一句話或同一個滑動視窗內，就認為它們是共現的，在圖中連一條無向邊。邊的權重可以是兩詞共現次數，也可以是其他相似度度量。
構建好詞共現圖後，可以執行諸如PageRank、HITS等經典的圖演算法，對節點進行重要性排序。在構建詞共現圖時，還可以引入詞的位置資訊、句法資訊等，使圖能更好地反映詞與詞之間的關系。
PageRank等圖演算法
PageRank演算法最初是為網頁重要性排序而設計的，它模擬了＂隨機遊走＂過程，透過不斷叠代，使每個節點的分數收斂到其重要性值 。在關鍵詞提取任務中，具有較高PageRank分數的節點即為重要關鍵詞。
除了PageRank，其他一些圖演算法如HITS、Node Ranking等也可用於關鍵詞提取。 HITS演算法將節點分為＂樞紐＂和＂權威＂，透過交替計算兩種分數進行排序；Node Ranking則結合了節點的入度和出度資訊 。不同的圖演算法對應不同的重要性度量方式，在特定場景下會有不同的表現。
基於主題模型的演算法
基於主題模型的關鍵詞提取演算法，是將文件視為由多個潛在主題構成，每個主題由一組詞語概括。 透過主題模型的學習，可以發現文件的主題分布和每個主題對應的詞分布，進而從主題詞分布中抽取關鍵詞 。
LDA主題模型
LDA（Latent Dirichlet Allocation是一種經典的主題模型，廣泛套用於主題發現、文本分類等任務。LDA將每個文件看作是一個詞袋，由多個主題構成，每個主題又由一組詞語概括。
LDA模型訓練的目標是估計文件-主題分布和主題-詞分布的參數。一旦得到這些參數，就可以根據主題-詞分布，從每個主題中抽取概率最高的一些詞語作為該主題的關鍵詞。由於每個文件都對應一個主題分布，因此可以將所有主題關鍵詞的加權求和，得到文件級別的關鍵詞。
主題詞抽取
除了LDA，其他一些主題模型如PLSA、BTM等也可用於關鍵詞提取。不同於LDA直接從主題-詞分布中抽取關鍵詞，有的演算法會進一步考慮詞在主題中的顯著程度，或結合其他特征進行重新排序。
例如TopicRank演算法先基於LDA學習主題模型，然後將主題詞與其他詞構建為一個詞共現圖，在該圖上執行PageRank演算法獲得每個詞的重要性分數，再將主題詞與非主題詞的分數進行加權求和，最終得到文件關鍵詞。這種結合主題模型與圖模型的方法，能夠同時利用主題語意和詞關聯資訊，往往能取得更好的提取效果。
監督學習方法
上述演算法都屬於無監督關鍵詞提取，即不需要任何人工標註的訓練數據。除此之外，還有一些基於監督學習的關鍵詞提取方法，需要使用標註好的語料進行訓練。
生成式模型
生成式模型將關鍵詞提取看作是一個生成任務，目標是最大化生成真實關鍵詞序列的概率。常見的生成模型有樸素貝葉斯、隱馬可夫等。這些模型需要從訓練語料中學習輸入特征（如詞頻、位置等與輸出關鍵詞之間的條件概率分布，在測試時給定輸入特征，就能生成關鍵詞序列。
生成式模型的優點是原理簡單、高效，但由於做了較強的獨立性假設，捕捉不了輸入特征之間的相關性，因此效能上限較低。
條件隨機場
條件隨機場（Conditional Random Field，CRF是一種無向無環圖模型，常用於序列標註任務。在關鍵詞提取中，可以將輸入文本序列作為觀測節點，關鍵詞標記作為隱藏節點，由CRF模型學習兩者之間的條件概率。
與生成式模型相比，CRF能夠更好地捕捉觀測序列的長程依賴關系，模型容量更大。 透過特征工程，CRF可以融合多種特征，如詞形、詞性、語法等，從而提高關鍵詞提取的準確性 。缺點是計算復雜度較高，訓練和預測過程都比生成式模型耗時。
除了上述演算法，近年來隨著深度學習的興起，也有一些基於神經網絡的關鍵詞提取模型被提出，如序列到序列模型、註意力模型等，能夠自動學習文本特征，在某些任務上取得了不錯的成績。但由於需要大量標註數據，目前在通用關鍵詞提取任務中的套用還比較有限。
關鍵詞提取作為自然語言處理的一項基礎技術，經過多年的發展，已經形成了多種不同的演算法思路。每種演算法都試圖從不同角度捕捉文本的核心語意資訊，各有優缺點，在特定場景下會有不同的表現。如何有效結合不同演算法的優勢，以及如何利用深度學習等新技術提高關鍵詞提取的效能，仍是值得探索的重要方向。
