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NLP（二十二）：基于依存句法的关键词抽取算法

2021-06-15 13:03:27 作者：互联网

一、任务描述

关键短语提取（Keyphrase Extraction），顾名思义，就是给定一篇文本，提取其中的关键短语。这项工作在新闻、学术论文中非常常见。比如，给定如下一篇新闻：

我们能够从中提取到以下一些关键短语，以及相关的权重信息：

这样的操作很容易让人联想到关键词提取，两者都是从文本中找出概括性的若干个词汇或短语。针对上述文本，我们使用TFIDF方法做关键词提取，得到的结果就是：

显然，关键短语相较于关键词的优势就是，它更能明显地提供有效信息，从这些关键短语中，我们即使不读新闻，也可以很容易地看出文本的大致主题内容。可以应用在文本检索、文本摘要、信息可视化、文本聚类等各个任务中。

二、两种处理方法——抽取式与生成式

寻找文本的关键短语，根据解决思路，一般分为抽取式和生成式。抽取式，就是从已有的文本中，抽取若干短语作为关键短语；而生成式是近些年才出现的，借助于目前诸如RNN、Bert等深度模型，使用 seq2seq将文本信息编码，使用模型生成若干关键短语。我们本篇主要讨论抽取式关键短语，顺带提及生成式，它包括三个步骤。

找到候选短语（Get candidate phrases）

由于文本是由很多词汇顺序构成的，那么最简单的思路，就是把文本中相邻的若干短语拼凑起来，组合成候选短语，并赋给该短语一个权重。

例如，上述例子中，我们按照 n-grams 的思路找到的候选关键短语包括如下这些：

其中，每一行都是一个 n-grams 候选短语实体，其中每一个词都附有相应的词性标识。可以看到，其中包含了很多杂质，比如停用词、虚词等等。此外，根据特定的词性要求，不符合名词、动词短语的也要进行过滤删除。

为候选短语赋权重（Caculate weights of candidate phrases）

为一个短语赋予权重，即找到候选短语的某种特征，这是抽取式关键短语的核心环节。

计算一个权重，常见的方法主要包括TFIDF特征(Salton and
Buckley, 1988)，text-rank 权重(Mihalcea and Tarau,
2004)，主题权重等等。除此之外，也包括Lead-3权重等。

1、关于 TFIDF 和 text-rank 的比较

TFIDF和 text-rank 权重相对好理解，这也是早期关键短语的处理思路。

需要指出的是，text-rank是从谷歌的 page-rank 中延伸出来的，page-rank 效率之所以高，是因为它有数以亿计的网页构成的图做支撑。而text-rank则仅仅是在一篇舆情文本中做计算，一篇文本，最常见的，也就1000字到1万字上下，这样小的规模构成的图，其实并不能真实地反映出词汇之间的关联关系，由此，有人提出了 ExpandRank(Wan and Xiao, 2008b; Wan and Xiao, 2008a)，很显然，这样效果会好。

TFIDF相比于text-rank，更倾向于抽取出低频词，比如“乔巴罗”，而 text-rank 由于网络特性，就会容易将此类词汇过滤。当然两种算法在关键词提取中的差异较为明显。在关键短语中，一个短语中的多个词汇，加权计算，实际上缩小了这种差距。根据知乎崔果果的实践经验，这两种方法在关键短语的抽取上，效果差异很小。

2、主题模型的使用

在2010年，刘知远老师的 Automatic Keyphrase Extraction via Topic Decomposition 论文中首次提出了把 LDA 主题模型与text-rank 相结合起来的方法，它巧妙地利用主题模型计算的结果，为text-rank 的迭代计算做了初始化，这样同时拥有了两者的优点。如下图所示。

当然，这种方法处理速度是比较慢的，一般地，迭代一次text-rank 需要对每一个主题都进行计算，假设 LDA 的主题模型有10万个，那么就需要计算 10万次？这太不合理了。然后就有人不断提出简化的方法，Topical Word Importance for Fast Keyphrase Extraction 和 Salience Rank- Efficient Keyphrase Extraction with Topic Modeling 这两篇论文就 LDA 主题数量太多，需要耗费很多计算资源的问题，逐渐简化，直到使用 KL 散度来解决这个主题问题。这个公式非常恰当地契合了问题的需求：

其中，t代表主题，w代表词汇，TS表示一个词汇的主题突出度。与此同时，作者还对这个散度权重做了归一化，这个取值介于0~1之间，越高，那么词汇就越在某些主题中突出，比如“特朗普”非常偏向于美国新闻，取值越低，就越不突出，比如“9月”在各种类型的新闻，文档中都可能出现。根据崔果果的实际操作经验，TS主题突出度方法的效果还是非常美好的。

3、神经网络

既然是寻找特征，那么，神经网络是一把好手，把关键短语抽取的任务建模在神经网络上，当然是可行的，的确也是有人这么做：Keyphrase Extraction Using Deep Recurrent Neural Networks on Twitter。

这篇论文它有几个值得注意的点：关键词提取和关键短语提取是着千丝万缕的联系，在做神经网络建模的时候可以联合建模；另外，不论是 text-rank，还是 LDA，都是对短文本非常敏感的，文章一旦短了，采样就变得稀疏，统计性能就得不到发挥。因此，使用神经网络建模，可以很好的克服上述方法带来的问题。

甚至有人使用神经网络来做生成式的关键短语提取，以解决关键短语不在文本中出现的问题。Deep Keyphrase Generation，神经网络的目的是最大化条件概率，那么，如何输出前k个最优结果，beam-search 是一个非常 nice 的方法。

对于使用神经网络的方法，没有大规模的数据是很难得到理想效果的，也看到一些作者把 text-summarization 任务的数据集也添加进训练中，崔菓儿认为也是不太恰当的。

除此之外，也有人把主题模型和神经网络结合起来做关键短语生成 Topic-Aware Neural Keyphrase Generation for Social Media Language。这个是腾讯的工作，其中的神经网络建模的主题模型还是值得关注的。

对此，崔菓儿并不认为使用神经网络这些方法就是好的，只能说，它进行了一些探索，在泛化能力、数据获取、工业应用代价上，都还有一定距离。

4、其他方法

刘知远老师还提出了一篇相关的论文 Automatic Keyphrase Extraction by Bridging Vocabulary Gap，里面使用到了一个统计概率模型WAM，尽管刘老师起名叫翻译模型，但是跟翻译这个任务没有一毛钱关系，算法的计算流程如下图所示。尽管算法看起来复杂，但是其核心思想就是：文本中的词汇，如果能够进入关键短语，则实际上它以较高的概率存在于文本的标题和摘要中。也就是，这几个任务是相互关联的。

基于大规模的文本的统计计算，就可以在一定程度上克服这带来的Vocabulary Gap问题。

关于这个问题，崔果果的想法是：第一，这是一个监督模型，而且建模比较简单，没有考虑复杂的特征抽取器，完全依赖词频统计，这其实是依赖较大规模的数据才能做到的，这就存在文本数据分布发生变化，模型泛化能力下降的问题；第二，很多时候，对于新闻舆情和学术论文来说，想要抽取他们的关键短语，是已经知道了标题和正文的。那么，直接使用Lead-1算法，把标题的权重加大，即可得到相应的结果，不需要再建模把标题中的特征信息抽取一遍。

排序问题

将上述得到的候选短语全部做一个排序，即可得到最终的关键短语啦！一般取阈值，或者top-k来完成

计算速度问题

我们做一个对比：

TFIDF 是很久以前提出的方法，至今依然是广泛使用的关键词提取算法。它的处理速度非常快，效率非常高。

相比之下，关键短语抽取的上述论文中的方法，若完全在工业中使用，效率将会非常低。如果使用 LDA 主题模型，比如100万篇文档训练的模型，大约需要消耗10个G 的内存，而使用吉布斯采样的方法做收敛，计算速度也是很慢的。

而如果使用神经网络，则一般需要消耗2G显存，带来微小的工业效果提升。

想象一下，关键词提取每秒处理100篇文本，消耗100M内存，而关键短语提取每秒处理2篇，耗费10G内存与2G显存，是不是听起来非常荒诞？崔果觉得代价有点大~~看来很多论文都是提出了世界观，却没有告诉方法论，导致无法应用。想要真的把这些深度网络模型利用起来，或许还要再等若干年，计算机处理速度更快的时候吧。

关键词、关键短语、文本标题、文本摘要

对于一篇文本，从关键词、关键短语、文本标题，到文本摘要，是一个信息压缩逐渐递减的步骤，所以，这些任务之间有很强的相关性。相同的方法都可以应用在其中。

比如，MMR算法是抽取式文本摘要里经典的覆盖文本内容广度的算法，它完全可以应用在关键短语抽取中，避免“白宫”与“美国白宫”这样的短语同时被抽取为关键短语。

就像上面的各种算法，很多抽取或生成关键短语都利用了已有的关键词、文本标题、摘要等信息。

一个速度较快的现成工具

这个现成的中文关键短语工具ckpe，它的地址 https://github.com/dongrixinyu/chinese_keyphrase_extractor，使用起来非常方便。

1、考虑到分词与词性标注在这类抽取任务中，F1值是非常重要的，稍微有个错误就会产生错误累积，直接影响最终的结果。所以它使用了北大的 pkuseg分词器与词性标注器。

2、这个算法把基于 tfidf + LDA 的模型做了最大程度的简化，保留了主题突出度，抽取时仅占用35M内存，速度约为7篇每秒。是很适合应用在工业中的方法哟！

3、同时它考虑了短语词性组合、停用词、虚词、首句（标题）权重Lead-1等等因素。

三、改进

由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。

算法流程

关键词短抽取成算法主要分为两部分：1.候选短语抽取；2.候选短语打分 + 候选短语抽取：一般可以采取 "ngram" + 文法规则的做法：比如下方例子中的2gram短语中，[股价_n，创_v ] 中名词（n）后面接动词（v）很显然就不是一个合理的短语，不应该被召回到候选词集合中。而[阿里_ns,市值_n] 中地名（ns）后面接名词就是个合适候选短语。

候选短语打分：通过上述ngram + 文法规则我们召回候选词集合后，之后我们就可以通过词语的TFIDF，Textrank等权重特征的给短语打分，当然你也可以用一些其他的文本特征给词语打分。总之，最后我们通过各种特征可以计算出每个短语的得分，然后排序后取topk得候选短语就可以得到我们的关键短语了。

引入依存句法分析

依存句法分析这里笔者不做过多的介绍，有兴趣的同学可以去百度一波.但是这里笔者展示一下依存句法分析的结果，通过依存句法分析，我们可以得到一颗如下的依存树，树的每条边记录了连接节点的对于关系，比如 “青年”的定语是“男性”，所以青年和男性是定中关系。具有定中关系的相邻词组就是一个短语，同时被修饰的词通常比较重要（这是笔者的一个假设），所以，笔者认为:具有定中关系的相邻词组是关键词。

下方是笔者在百度百科中搜索出来的“借款费用”的定义，用依存句法分析了一波，也确实发现具有定中关系的词组组合起来就是关键短语，比如：借款费用，借款利息，外币借款等。

"借款费用是企业因借入资金所付出的代价，包括借款利息、折价或者溢价的摊销、辅助费用以及因外币借款而发生的汇兑差额等" 的依存句法分析结果如下：
1,借款-->定中关系-->2 ,费用
2,费用-->主谓关系-->3 ,是
3,是-->核心关系-->0 ,##核心##
4,企业-->主谓关系-->9 ,付出
5,因-->状中结构-->9 ,付出
6,借入-->介宾关系-->5 ,因
7,资金-->动宾关系-->6 ,借入
8,所-->左附加关系-->9 ,付出
9,付出-->定中关系-->11 ,代价
10,的-->右附加关系-->9 ,付出
11,代价-->动宾关系-->3 ,是
12,，-->标点符号-->3 ,是
13,包括-->并列关系-->3 ,是
14,借款-->定中关系-->15 ,利息
15,利息-->动宾关系-->13 ,包括
16,、-->标点符号-->17 ,折价
17,折价-->并列关系-->15 ,利息
18,或者-->左附加关系-->21 ,摊销
19,溢价-->定中关系-->21 ,摊销
20,的-->右附加关系-->19 ,溢价
21,摊销-->并列关系-->17 ,折价
22,、-->标点符号-->23 ,辅助
23,辅助-->定中关系-->24 ,费用
24,费用-->并列关系-->21 ,摊销
25,以及-->左附加关系-->33 ,差额
26,因-->状中结构-->30 ,发生
27,外币-->定中关系-->28 ,借款
28,借款-->介宾关系-->26 ,因
29,而-->状中结构-->30 ,发生
30,发生-->定中关系-->33 ,差额
31,的-->右附加关系-->30 ,发生
32,汇兑-->定中关系-->33 ,差额
33,差额-->并列关系-->21 ,摊销
34,等-->右附加关系-->13 ,包括

实战部分

实战部分笔者的思路如下： + 首先采用传统的关键词词组抽取算法抽取一下句子中的关键词短语（可以有效抽取一些新词和关键短语），这样防止一些专有名词分词错误，这里你也可以采用实体识别算法。然后将新抽出的新词加入用户词典。 + 然后采用依存句法分析得到句子的依存树，将具有定中关系的相邻词组抽取出来。关键短语抽取推荐使用：ckpe 这个工具库，作者引入了LDA主题模型去优化关键短语打分，效果不错。至于依存句法分析:笔者选择的是hanlp。代码如下：

from pyhanlp import *
import ckpe

def extract_key_phrase(sentence):
    key_phrase = []
    ckpe_obj = ckpe.ckpe()
    entity = ckpe_obj.extract_keyphrase(sentence,top_k=10)
    for i in entity:
        CustomDictionary.insert(i)
    print(entity)
    tree = HanLP.parseDependency(sentence)
    for word in tree.iterator():  # 通过dir()可以查看sentence的方法
        print("%d,%s-->%s-->%d ,%s" % (word.ID, word.LEMMA, word.DEPREL, word.HEAD.ID, word.HEAD.LEMMA))
        if word.DEPREL == "定中关系":
            key_phrase.append(word.LEMMA + word.HEAD.LEMMA)

    return [ phrase for phrase in key_phrase if phrase  in sentence]

输入一下句子： sentence= "借款费用是企业因借入资金所付出的代价，包括借款利息、折价或者溢价的摊销、辅助费用以及因外币借款而发生的汇兑差额等"

extract_key_phrase(sentence)

最后结果如下： + ckpe的抽取结果为：['外币', '差额', '费用', '利息', '代价', '资金', '企业'] + ckpe + 依存树的结果为： ['借款费用', '借款利息', '辅助费用', '外币借款', '汇兑差额']

结论

所以在关键短语抽取算法中引入依存句法分析似乎有着不错的效果，其实也是利用了句法特征。做为一个nlper 如果能够善于使用词性特征，句法特征等这些传统特征也能够做很酷的事情，比如无监督抽取出这么好效果的关键短语。当然无监督会产生较多的错误，我们可以采用这种算法辅助去标注数据，最终通过有监督的深度模型训练达到最佳效果。

参考

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/dongrixinyu/chinese_keyphrase_extractor

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/fBSEtM4gQ6-5jQpy0JaQvw

标签：关系,NLP,抽取,--,依存,短语,关键,句法,文本
来源： https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14885032.html