NLP之关键词提取（TF-IDF、Text-Rank）

1.文本关键词抽取的种类：

关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种，有监督和半监督的关键词抽取方法需要浪费人力资源，所以现在使用的大多是无监督的关键词提取方法。

无监督的关键词提取方法又可以分为三类：基于统计特征的关键词抽取、基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取。

2.基于统计特征的有个最简单的方法，利用TF-IDF效果不错

对于未登录词其IDF值的常用计算以及TF-IDF的计算

3、TD-IDF的主要思想以及优缺点

主要思想：

tf-idf 模型的主要思想是：如果词w在一篇文档d中出现的频率高，并且在其他文档中很少出现，则认为词w具有很好的区分能力，适合用来把文章d和其他文章区分开来。

TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况。缺点是，单纯以"词频"衡量一个词的重要性，不够全面，有时重要的词可能出现次数并不多。而且，这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能。

4、基于词图模型的介绍一个TextRank

具体参考：

https://www.cnblogs.com/xueyinzhe/p/7101295.html

说到TextRank要先介绍PageRank：

PageRank算法

　　PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们要计算网页A的PageRank值（以下简称PR值），那么我们需要知道有哪些网页链接到网页A，也就是要首先得到网页A的入链，然后通过入链给网页A的投票来计算网页A的PR值。这样设计可以保证达到这样一个效果：当某些高质量的网页指向网页A的时候，那么网页A的PR值会因为这些高质量的投票而变大，而网页A被较少网页指向或被一些PR值较低的网页指向的时候,A的PR值也不会很大，这样可以合理地反映一个网页的质量水平。那么根据以上思想，佩奇设计了下面的公式：

该公式中，V_i表示某个网页，V_j表示链接到Vi的网页（即V_i的入链），S(V_i)表示网页V_i的PR值，In(V_i)表示网页V_i的所有入链的集合,Out(V_j)表示网页，d表示阻尼系数，是用来克服这个公式中“d *”后面的部分的固有缺陷用的：如果仅仅有求和的部分，那么该公式将无法处理没有入链的网页的PR值，因为这时，根据该公式这些网页的PR值为0，但实际情况却不是这样，所以加入了一个阻尼系数来确保每个网页都有一个大于0的PR值，根据实验的结果，在0.85的阻尼系数下，大约100多次迭代PR值就能收敛到一个稳定的值，而当阻尼系数接近1时，需要的迭代次数会陡然增加很多，且排序不稳定。公式中S(V_j)前面的分数指的是V_j所有出链指向的网页应该平分V_j的PR值，这样才算是把自己的票分给了自己链接到的网页。

具体解释下后面的计算：即为网页所有入链的PR值之和再*阻尼系数，入链的PR值还要考虑到该入链是从哪个网页出来的，该入链的PR值=其出链的那个父节点/所有出去的路径。

TextRank算法提取关键词

TextRank是由PageRank改进而来，其公式有颇多相似之处，这里给出TextRank的公式：

 

可以看出，该公式仅仅比PageRank多了一个权重项W_ji，用来表示两个节点之间的边连接有不同的重要程度。TextRank用于关键词提取的算法如下：

1)把给定的文本T按照完整句子进行分割，即

 

2)对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即，其中 t_i,j 是保留后的候选关键词。

3)构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现，K表示窗口大小，即最多共现K个单词。

4)根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。

5)对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。

6)由5得到最重要的T个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。

总结：将原文本拆分为句子，在每个句子中过滤掉停用词（可选），并只保留指定词性的单词（可选）。由此可以得到句子的集合和单词的集合。

每个单词作为pagerank中的一个节点。设定窗口大小为k，假设一个句子依次由下面的单词组成：w1,w2,w3,w4,w5,…,wn

[w1,w2,…,wk]、[w2,w3,…,wk+1]、[w3,w4,…,wk+2]等都是一个窗口。在一个窗口中的任两个单词对应的节点之间存在一个无向无权的边。

基于上面构成图，可以计算出每个单词节点的重要性。最重要的若干单词可以作为关键词。

5.文章关键词提取算法的对比

TF-IDF与TextRank的对比：tf-idf注重词频，词频和idf的乘积越大越关键，textrank注重词语之间的关联，和别的词关联性越大的词越重要。

tf-idf是纯粹用词频的思想(无论是tf还是idf都是)来计算一个词的得分,最终来提取关键词,完全没有用到词之间的关联性.而textrank用到了词之间的关联性(将相邻的词链接起来),这是其优于tf-idf的地方。tf-idf的idf值依赖于语料环境,这给他带来了统计上的优势,即它能够预先知道一个词的重要程度.这是它优于textrank的地方.而textrank只依赖文章本身,它认为一开始每个词的重要程度是一样的。