Keyphrase Extraction Algorithm

基于无监督学习的中文关键词抽取（Chinese Keyphrase Extraction）

• 基于统计：TF-IDF，YAKE

• 基于图：

  • 基于统计：TextRank，SingleRank，SGRank，PositionRank

  • 基于类似文件/引文网络：ExpandRank，CiteTextRank

  • 基于主题：

    • 基于聚类：TopicRank（TR）

    • 基于LDA：TPR（TopicPageRank）， Single TPR，Salience Rank

      • 英文Keyphrase Extraction参考：https://github.com/JackHCC/Keyphrase-Extraction

  • 基于语义方法：

    • 基于知识图谱：WikiRank
    • 基于预训练词嵌入： theme-weighted PageRank

• 基于嵌入：EmbedRank， Reference Vector Algorithm (RVA)，SIFRank

• 基于语言模型：N-gram

Introduction

Statistics-based

Algorithm	Intro	Year	ref
TF-IDF	一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词	1972	link
YAKE	首次将主题（Topic）信息整合到 PageRank 计算的公式中	2018	paper

Graph-based

Algorithm	Intro	Year	ref
TextRank	基于统计，将PageRank应用于文本关键词抽取	2004	paper
SingleRank	基于统计，TextRank的一个扩展，它将权重合并到边上	2008	paper
SGRank	基于统计，利用了统计和单词共现信息	2015	paper
PositionRank（PR）	基于统计，利用了单词-单词共现及其在文本中的相应位置信息	2017	paper
ExpandRank	基于类似文件/引文网络，SingleRank扩展，考虑了从相邻文档到目标文档的信息	2008	paper
CiteTextRank	基于类似文件/引文网络，通过引文网络找到与目标文档更相关的知识背景	2014	paper
TopicRank（TR）	基于主题，使用层次聚集聚类将候选短语分组为单独的主题	2013	paper
TPR	基于主题，首次将主题（Topic）信息整合到 PageRank 计算的公式中	2010	paper
Single TPR	基于主题，单词迭代计算的Topic PageRank	2015	paper
Salience Rank	基于主题，引入显著性的Topic PageRank	2017	paper
WikiRank	基于语义，构建一个语义图，试图将语义与文本联系起来	2018	paper

Embedding Based

Algorithm	Intro	Year	ref
EmbedRank	使用句子嵌入（Doc2Vec或Sent2vec）在同一高维向量空间中表示候选短语和文档	2018	paper
Reference Vector Algorithm (RVA)	使用局部单词嵌入/语义（Glove），即从考虑中的单个文档中训练的嵌入	2018	paper
SIFRank/SIFRank+	基于预训练语言模型的无监督关键词提取新基线	2020	paper

Dependencies

sklearn
matplotlib
nltk==3.6.7
gensim==3.8.3
scipy==1.5.4
jieba==0.42.1
networkx==2.5
numpy==1.19.5
xlrd==1.2.0
openpyxl==3.0.7
pandas==1.1.5
matplotlib==3.3.4
thulac==0.2.1
overrides==3.1.0
elmoformanylangs

File

• main.py：主程序入口
• process.py：数据预处理和配置加载
• lda.py：潜在迪利克雷分配
• ranks.py：Rank算法实现
• utils.py：工具函数
• distribution_statistics.py：关键词输出结果统计
• model/：基于嵌入的算法模型目录

Data

本项目采用新浪新闻8个领域（体育，娱乐，彩票，房产，教育，游戏，科技，股票）的新闻数据共800条作为实验数据。

数据集位于data/data.xlsx下，由两列组成，第一列content存放新闻标题和新闻的正文内容，第二列是type是该新闻的话题类型。

在模型训练过程只需要利用excel文件中的content列，第二列是根据提取的关键词来衡量提取的准确性。

如何使用自己的数据

按照data.xlsx的数据格式放置你的数据，只需要content列即可。

Config

config目录下可以配置：

• jieba分词库的自定义词典jieba_user_dict.txt，具体参考：Jieba
• 添加停用词（stopwords）stop_words.txt
• 添加词性配置POS_dict.txt，即设置提取最终关键词的词性筛选，具体词性表参考：词性表

如果需要使用SIF_rank算法，需要加载elmo模型和thulac模型：

• elmo模型的下载地址：这里，具体放置参考：这里
• thulac模型下载地址：这里，具体放置参考：这里
• 百度网盘备份：这里，提取码：jack

Usage

Install

git clone https://github.com/JackHCC/Chinese-Keyphrase-Extraction.git

cd Chinese-Keyphrase-Extraction

pip install -r requirements.txt

Run

# TextRank
python main.py --alg text_rank
# PositionRank
python main.py --alg position_rank
# TR
python main.py --alg tr
# TPR
python main.py --alg tpr
# Single TPR
python main.py --alg single_tpr
# Salience Rank
python main.py
# EmbedRank
python main.py --alg embed_rank
# SIFRank(适合单条数据抽取)
python main.py --alg SIF_rank

Custom

python main.py --alg salience_rank --data ./data/data.xlsx --topic_num 10 --top_k 20 --alpha 0.2 --lambda_ 0.7

• alg：选择Rank算法，选项包括：text_rank, SG_rank, position_rank, expand_rank, tr, tpr, single_tpr, salience_rank, embed_rank, SIF_rank
• data：训练数据集路径
• topic_num：确定潜在迪利克雷分配的主题数量
• top_k：每个文档提取关键词的数量
• alpha：salience_rank算法的超参数，用于控制语料库特异性和话题特异性之间的权衡，取值位于0到1之间，越趋近于1，话题特异性越明显，越趋近于0，语料库特异性越明显
• lambda_：基于图的Rank算法中PageRank的超参数，取值位于0到1之间
• window_size：PositionRank算法的参数，共现矩阵的共现窗口大小
• max_d：TopicRank算法层次聚类的最大距离
• plus：SIFRank算法参数，True表示使用SIFRank+，False表示使用SIFRank

Train Your own Embedding

EmbedRank

如果使用EmbedRank算法，这里采用gensim的Doc2Vec训练嵌入矩阵，如果使用你自己的数据，在运行该算法之前，你应该优先执行以下语句：

cd model
# Train Doc2Vec to get Embedding Matrix
python embed_rank_train.py

训练得到的模型存储在./model/embed_rank目录下。

然后回到上一级目录执行：

cd ..
# EmbedRank
python main.py --alg embed_rank

Result

RunTime

• 包括加载数据到关键词抽取完成

Algorithm	Time(s)
TextRank	90
SGRank	-
PositionRank（PR）	142
ExpandRank	-
TopicRank（TR）	212
TPR	192
Single TPR	128
Salience Rank	108
EmbedRank	235
SIF_rank	++

Keyphrase Extract

• TextRank前十条数据提取关键词结果

0  :  训练;大雨;球员;队员;队伍;雨水;热身赛;事情;球队;全队;国奥;影响;情况;比赛;伤病
1  :  战术;姑娘;首战;比赛;过程;记者;主帅;交锋;信心;剪辑;将士;软肋;世界杯;夫杯;遭遇
2  :  冠军;活动;女士;文静;游戏;抽奖;俱乐部;眼镜;大奖;特等奖;奖品;现场;环节;教练;球队
3  :  俱乐部;球员;工资;危机;宏运;球队;奖金;管理;老队员;教练;笑里藏刀;前提;集体;集团;经验
4  :  警方;立案侦查;总局;产业;电话;足球;外界;消息;公安部门;依法;中体;主席;裁判;检察机关;委员会
5  :  比赛;鹿队;机会;命中率;队员;联赛;调整;开赛;压力;包袱;外援;主场;状态;体育讯;金隅
6  :  火箭;球队;比赛;原因;时间;效率;开局;事实;教练组;变化;轨道;过程;漫长;判断能力;时机
7  :  胜利;球队;队友;火箭;篮板;比赛;关键;垫底;句式;小牛;新浪;战绩;体育讯;活塞;时间
8  :  火箭;交易;活塞;球队;球员;情况;筹码;价值;命运;市场;续约;掘金;遭遇;球星;核心
9  :  湖人;比赛;球队;后卫;揭幕战;沙农;时间;出场;阵容;板凳;火力;外线;念头;贡献;证明
10  :  公牛;球员;球队;教练;数据;比赛;能力;体系;主教练;命中率;交流;研究;水平;记者;小时

• 最终提取结果写入excel表格中，具体在result目录下。

Topic Distribution

获取关键词抽取结果的主题分布，执行下面语句（前提是先根据对应算法生成了对应的结果）

python distribution_statistics.py

Salience Rank算法抽取关键词Top 6的主题分布结果：

提取关键词后每个主题下的Top-K关键词：

主题： 体育  Top-10关键词： 比赛;时间;球队;体育讯;新浪;球员;篮板;助攻;奇才;投篮
主题： 娱乐  Top-10关键词： 电影;影片;观众;演员;票房;新浪;娱乐;独家;记者;合作
主题： 彩票  Top-10关键词： 主场;比赛;主队;客场;足彩;足球彩票;公司;联赛;球队;赔率
主题： 房产  Top-10关键词： 项目;户型;建筑;发展;新浪;生活;市场;活动;开发商;区域
主题： 教育  Top-10关键词： 学生;大学;学校;工作;教育;国家;专业;留学生;课程;英语
主题： 游戏  Top-10关键词： 比赛;电子竞技;游戏;总决赛;项目;玩家;赛事;赛区;世界;冠军
主题： 科技  Top-10关键词： 时间;科技;研究;消息;科学家;新浪;技术;公司;人员;市场
主题： 股票  Top-10关键词： 专家;压力;老师;网友;走势;股票;新浪;突破;经济;分析

FAQ

如果你需要使用SIF_rank算法，该模块用到了nltk包，如果你无法根据该包获取stopwords或者关于该包的一些其他问题，你可以：

• 前往 nltk_data，下载该仓库
• 通过比较可以发现压缩包中的文件结构和%appdata%/Roaming/nltk_data下的目录结构是一致的，所以把packages里面的东西复制到%appdata%/Roaming/nltk_data里面就可以了

Reference

• Papagiannopoulou E, Tsoumakas G. A review of keyphrase extraction.