在自然語言處理領(lǐng)域，處理海量文本文件的關(guān)鍵是提取用戶最關(guān)心的問題。無論是長文本還是短文本，我們都可以通過幾個關(guān)鍵詞來窺視整個文本的主題。同時，無論是基于文本的推薦還是基于文本的搜索，對文本關(guān)鍵詞的依賴性也很大。關(guān)鍵詞提取的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到推薦系統(tǒng)或搜索系統(tǒng)的最終效果。

因此，關(guān)鍵詞提取是文本挖掘領(lǐng)域的一個重要組成部分。從文本中提取關(guān)鍵詞有三種方法：監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督。監(jiān)督關(guān)鍵詞提取算法是將關(guān)鍵詞提取算法構(gòu)造為兩類問題來判斷文檔中的詞或短語是否為關(guān)鍵詞。由于這是一個分類問題，因此有必要提供標(biāo)記的訓(xùn)練預(yù)測。訓(xùn)練語料庫用于訓(xùn)練關(guān)鍵詞提取模型。根據(jù)該模型，對需要提取關(guān)鍵詞的文檔的關(guān)鍵詞提取算法進(jìn)行了半監(jiān)督。

構(gòu)造關(guān)鍵詞提取模型只需要少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后利用模型對新文本進(jìn)行檢查。關(guān)鍵詞提取，手動篩選這些關(guān)鍵詞，并將篩選后的關(guān)鍵詞添加到集以重新模型。無監(jiān)督的方法不需要手動標(biāo)記語料庫。一些方法被用來尋找文本中更重要的詞作為關(guān)鍵詞并提取關(guān)鍵詞。監(jiān)督文本關(guān)鍵詞提取算法要求人工成本高，現(xiàn)有的文本關(guān)鍵詞提取主要采用無監(jiān)督關(guān)鍵詞提取，適用性強(qiáng)。

文本關(guān)鍵詞提取的過程如下：無監(jiān)督文本關(guān)鍵詞提取流程圖無監(jiān)督關(guān)鍵詞提取算法可分為三類：基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞提取、基于詞圖模型的關(guān)鍵詞提取和基于主題模型的關(guān)鍵詞提取?；诮y(tǒng)計(jì)特征的文本關(guān)鍵詞提取算法基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞提取算法基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞提取算法是利用文檔中的統(tǒng)計(jì)信息提取關(guān)鍵詞。

一般情況下，文本經(jīng)過預(yù)處理得到候選詞集，然后通過特征值量化從候選詞集中獲得關(guān)鍵詞?；诮y(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞提取方法的關(guān)鍵是采用何種特征值量化指標(biāo)。

目前常用的方法有三種：1、基于詞權(quán)的特征量化主要包括部分語音、詞頻、反向文檔頻率、相對詞頻、詞長等。2、基于詞位的特征量化方法是基于不同位置的句子對文獻(xiàn)的重要性不同的假設(shè)。通常，文章的前N個詞、后N個詞、開頭、結(jié)尾、標(biāo)題和引言都是有代表性的詞。這些詞可以把整個主題表達(dá)為關(guān)鍵詞。3、基于詞關(guān)聯(lián)信息的特征量詞的關(guān)聯(lián)信息是指詞與詞、詞與文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)程度，包括互信息、命中值、貢獻(xiàn)度、依賴度、tf-idf值等，這里有一些常用的特征值量化指標(biāo)。部分語音分詞和語法分析的結(jié)果?，F(xiàn)有的關(guān)鍵詞大多是名詞或動名詞。

一般來說，名詞比言語的其他部分更能表達(dá)文章的主旨。然而，作為特征量化的指標(biāo)，部分語音通常與其他指標(biāo)結(jié)合使用。單詞頻率表示單詞在文本中出現(xiàn)的頻率。一般來說，我們認(rèn)為一個詞在文本中出現(xiàn)的頻率越高，它就越有可能成為文章的核心詞。單詞頻率只是計(jì)算文本中出現(xiàn)的單詞數(shù)。然而，僅依靠詞頻獲得的關(guān)鍵詞具有很大的不確定性。對于長文本，此方法將產(chǎn)生大量噪聲。

一般來說，詞的位置對詞有很大的價值。例如，標(biāo)題和摘要本身是作者總結(jié)的文章的主要思想，因此出現(xiàn)在這些地方的詞具有代表性，更容易成為關(guān)鍵詞。然而，由于每個作者都有不同的習(xí)慣、寫作方法和關(guān)鍵句子的位置，這也是一種非常廣泛的獲得關(guān)鍵詞的方法，通常不單獨(dú)使用?；バ畔⒑突バ畔⑹切畔⒄撝械囊粋€概念，是衡量變量相互依賴性的一個指標(biāo)。相互信息不限于實(shí)值隨機(jī)變量。

標(biāo)題名稱：分享文章中關(guān)鍵詞的提取與拓展方法
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