一、提取关键字技术简介

关键字提取技术一般也可以分为有监督和无监督两类。
有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行的，通过构建一个比较丰富完善的词表，然后通过判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取效果。有监督的方法能够获得较高的精度，但是缺点缺点是需要大批量的标注数据，人工成本高。

无监督的关键字提取方法对数据的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助训练。因此，无监督的方法在关键词提取领域的应用更受到大家的青睐。

二、常用的关键词提取算法

目前常用的无监督关键词提取算法，分别是TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）。

1. TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency－Inverse Document Frequency，词频－逆文档频次算法）是一种基于统计的计算方法，常用于评估在一个文档集中一个词对某份文档的重要程度。

TF-IDF = TF*IDF

TF-IDF由两部分组成：TF算法、IDF算法。

TF算法是统计一个词在一篇文档中出现的频次，其基本思想是一个词在文档中出现的次数越多，则其对文档的表达能力能力也就越强。

IDF算法是一个词在文档集的多少个文档中出现，其基本思想是如果一个词在越少的文档中出现，则其对文档的区分能力也就越强。

例如：一篇文档为“世界献血日，学校团体、献血服务志愿者等可到血液中心参观检验加工过程，我们会对检验结果进行公示，同时血液的价格也将进行公示。”

1）对上面文档中的文本进行分词，文档的总词数是30，其中“献血”、“血液”、“进行”、“公示”等词出现的频率均为2。

根据TF公式：

TF（献血）=n(献血)/n(总词数)=2/30≈0.067

TF(献血) = TF(血液) =TF(进行)= TF(公示) ≈0.067

实际上“献血”、“血液”对这篇文档来说更重要，此时需要IDF出场了。从词频、逆文档词频两个角度对词的重要性进行衡量。

2）假设文档集有1000篇文档，其中出现“献血”、“血液”、“进行”、“公示”的文档数分别是10、15、100、50，

根据IDF公式：

IDF(献血)=log(1000/10)=2

同理可得，IDF(血液)=1.824，IDF(进行)=1，IDF(公示)=1.301。

 

3）根据TF-IDF公式计算每个词的IF-IDF值

TF-IDF(献血) =TF(献血)*IDF(献血)≈0.134

TF-IDF(血液) =TF(血液)*IDF(血液)≈0.122

TF-IDF(进行) =TF(进行)*IDF(进行)≈0.067

TF-IDF(公示) =TF(公示)*IDF(公示)≈0.087

由此可知，“献血”的TF-IDF值最高，为最合适这篇文档的关键词，关键词数量不止一个，可以根据TF-IDF值由大到小排序取前n个作为关键词。

2、TextRank算法

TextRank算法有一个重要的特点是可以脱离语料库的背景，仅对单文档进行分析就可以提取该文档的关键词。

TF-IDF算法、主题模型算法都要基于一个现成的语料库。例如在TF-IDF中需要统计每个词的语料库的多少个文档有出现过，也就是逆文档频率（IDF）；主题模型的关键词提取算法则是要通过对大规模文档的学习，来发现文档的学习，来发现文档的隐含主题

3、主题模型算法