基于词向量与TextRank的关键词提取方法

数据科学中的关键词提取算法近年来，随着大数据时代的到来，数据科学在各个领域中扮演着越来越重要的角色。

而在数据科学的研究中，关键词提取算法是一项至关重要的技术，它能够从海量的数据中提取出具有代表性和关联性的关键词，为后续的分析和应用提供有力的支持。

本文将介绍几种常用的关键词提取算法，并探讨它们的优缺点及应用场景。

一、TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种经典的关键词提取算法。

它通过计算关键词在文本中的频率和在整个文本集合中的逆文档频率来评估关键词的重要性。

TF-IDF算法的优点在于简单易懂、计算速度快，并且适用于各种类型的文本数据。

然而，TF-IDF算法也存在一些缺点，例如无法处理上下文信息、对长文本的处理效果较差等。

二、TextRank算法TextRank算法是一种基于图模型的关键词提取算法，它借鉴了PageRank算法的思想。

TextRank算法首先将文本中的句子或词语构建成一个图，然后通过迭代计算节点之间的相互关系，得到每个节点的权重值，最终选取权重值较高的节点作为关键词。

相比于TF-IDF算法，TextRank算法能够更好地利用上下文信息，对于长文本的处理效果也更好。

然而，TextRank算法在处理大规模数据时的计算复杂度较高，且对于文本的结构和语义信息要求较高。

三、LDA算法LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是一种基于概率模型的关键词提取算法，它能够将文本数据划分为若干个主题，并为每个主题分配一定的关键词。

LDA算法通过对文本数据的主题分布和关键词分布进行推断，得到每个词语在每个主题中的权重值，从而确定关键词。

LDA算法在处理大规模数据时具有较好的可扩展性和灵活性，且能够发现文本数据中的隐藏主题。

然而，LDA算法也存在一些问题，例如对参数的选择敏感、计算复杂度较高等。

四、基于深度学习的算法近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的关键词提取算法也取得了显著的进展。

（三）基于tfidf和textrank关键字提取前⾔关键词提取就是从⽂本⾥⾯把跟这篇⽂章意义最相关的⼀些词语抽取出来。

这个可以追溯到⽂献检索初期，关键词是为了⽂献标引⼯作，从报告、论⽂中选取出来⽤以表⽰全⽂主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论⽂中，我们依然可以看到关键词这⼀项。

因此，关键词在⽂献检索、⾃动⽂摘、⽂本聚类/分类等⽅⾯有着重要的应⽤，它不仅是进⾏这些⼯作不可或缺的基础和前提，也是互联⽹上信息建库的⼀项重要⼯作。

关键词抽取从⽅法来说主要有两种：第⼀种是关键词分配：就是给定⼀个已有的关键词库，对于新来的⽂档从该词库⾥⾯匹配⼏个词语作为这篇⽂档的关键词。

第⼆种是关键词提取：针对新⽂档，通过算法分析，提取⽂档中⼀些词语作为该⽂档的关键词。

⽬前⼤多数应⽤领域的关键词抽取算法都是基于后者实现的，从逻辑上说，后者⽐前者在实际应⽤中更准确。

下⾯介绍⼀些关于关键词抽取的常⽤和经典的算法实现。

基于 TF-IDF 算法进⾏关键词提取在信息检索理论中，TF-IDF 是 Term Frequency - Inverse Document Frequency 的简写。

TF-IDF 是⼀种数值统计，⽤于反映⼀个词对于语料中某篇⽂档的重要性。

在信息检索和⽂本挖掘领域，它经常⽤于因⼦加权。

TF-IDF 的主要思想就是：如果某个词在⼀篇⽂档中出现的频率⾼，也即 TF ⾼；并且在语料库中其他⽂档中很少出现，即 DF 低，也即IDF ⾼，则认为这个词具有很好的类别区分能⼒。

TF 为词频（Term Frequency），表⽰词 t 在⽂档 d 中出现的频率，计算公式：其中，ni,j 是该词 ti 在⽂件 dj 中的出现次数，⽽分母则是在⽂件 dj 中所有字词的出现次数之和。

IDF 为逆⽂档频率（Inverse Document Frequency），表⽰语料库中包含词 t 的⽂档的数⽬的倒数，计算公式：其中，|D|表⽰语料库中的⽂件总数，|{j:ti∈dj}| 包含词 ti 的⽂件数⽬，如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此⼀般情况下使⽤ 1+|{j:ti∈dj}|。

基于关键词提取的TFIDF和TextRank方法的对比研究题目：开发一个程序，在该程序中，允许输入一段文本（以界面或者文件输入方式均可），该程序自动抽取出包含的关键词，并按照关键词的权重由高到低排序后输出。

完成日期：2016.06.05一、需求分析1.以文本的形式读入数据，将每个单词抽象成一棵树，将单词与单词之间的关系抽象为图。

2.TFIDF算法部分以EXCEL形式将所有数据输出，TextRank算法部分直接以窗口形式输出排名前十位的数据。

3.本程序的目的是在提取文本关键词的同时，比较TFDIF和TextRank算法的准确性和性能方面的差异。

4.测试数据（附后）。

二、概要设计1.抽象数据类型映射树定义如下：ADT Map {数据对象ID：ID是类型为char的元素集合，即为一个单词中的单个字符，称为字符集。

数据对象val：val是类型为double或int的元素集合，为每个单词对应的 TF值或IDF值，称为频率集。

数据对象is_end：is_end是类型为bool的元素集合，判断当前子结点是否为单词末尾数据关系 R :R = { IDVal }IDVal = { word–> num| word ∈ ID，num ∈ val，表示从word到num之间的一一映射}运算符重载：下标运算符 [] : 运算对象为string值，返回对应string值的子树所代表的val值。

算术运算符 =：运算对象为double或int值，等式左值的val值替换为等式右值，并返回当前子树。

算术运算符 +-*/ : 运算对象为double或int值，对其val值进行运算，并返回当前子树。

相等运算符 ==和!= : 运算对象为val值，判断其val值是否相等，返回对应的bool值。

基本操作：InitMap (&T);操作结果：构造空树。

DestroyMap (&T);初始条件：树T存在。

操作结果：构造空树。

关键词提取算法TextRank很久以前，我⽤过做过⾏业关键词提取。

TFIDF 仅仅从词的统计信息出发，⽽没有充分考虑词之间的语义信息。

现在本⽂将介绍⼀种考虑了相邻词的语义关系、基于图排序的关键词提取算法TextRank 。

1. 介绍TextRank 由Mihalcea 与Tarau 于EMNLP'04 [1]提出来，其思想⾮常简单：通过词之间的相邻关系构建⽹络，然后⽤迭代计算每个节点的rank 值，排序rank 值即可得到关键词。

PageRank 本来是⽤来解决⽹页排名的问题，⽹页之间的链接关系即为图的边，迭代计算公式如下：PR (V i )=(1−d )+d ∗∑j ∈In (V i)1|Out (V j )|PR (V j )其中，PR (V i )表⽰结点V i 的rank 值，In (V i )表⽰结点V i 的前驱结点集合，Out (V j )表⽰结点V j 的后继结点集合，d 为damping factor ⽤于做平滑。

⽹页之间的链接关系可以⽤图表⽰，那么怎么把⼀个句⼦（可以看作词的序列）构建成图呢？TextRank 将某⼀个词与其前⾯的N 个词、以及后⾯的N 个词均具有图相邻关系（类似于N-gram 语法模型）。

具体实现：设置⼀个长度为N 的滑动窗⼝，所有在这个窗⼝之内的词都视作词结点的相邻结点；则TextRank 构建的词图为⽆向图。

下图给出了由⼀个⽂档构建的词图（去掉了停⽤词并按词性做了筛选）：考虑到不同词对可能有不同的共现（co-occurrence ），TextRank 将共现作为⽆向图边的权值。

那么，TextRank 的迭代计算公式如下：WS (V i )=(1−d )+d ∗∑j ∈In (V i )w ji∑V k ∈Out (V j)w jkWS (V j )2. 评估接下来将评估TextRank 在关键词提取任务上的准确率、召回率与F1-Measure ，并与TFIDF 做对⽐；准确率计算公式如下：Precision =1N N −1∑i =0P i ∩T i P i 其中，N 为⽂档数量，P i 为⽂档i 所提取出的关键词，T i 为⽂档的标注关键词。

自然语言处理中的关键词提取技术关键词提取技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它可以从给定的文本中自动识别和提取出最关键的单词或短语。

这些关键词通常代表了文本的主要主题或内容，能够为文本的分类、摘要生成、信息检索等任务提供重要的支持。

下面将介绍几种常用的关键词提取技术及其应用。

1. 基于词频统计的关键词提取基于词频统计的关键词提取技术是最简单和最常见的方法之一。

它通过统计文本中每个词出现的频率来判断其重要性，频率越高的词往往越重要。

例如，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算词语的权重，从而确定关键词。

TF-IDF算法将词频与逆文档频率相乘，逆文档频率指的是包含某个词的文档的数量的倒数，用于衡量一个词的普遍程度。

2. 基于文本语义的关键词提取基于文本语义的关键词提取技术利用自然语言处理和机器学习算法来识别文本中具有语义重要性的词语。

这种方法通常需要依赖大量的语料库进行训练和学习，以获取单词和句子的语义信息。

常用的算法包括隐含狄利克雷分布（LDA）和词嵌入（word embedding）模型。

LDA算法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语分配到不同的主题中，提取其中与主题相关的关键词。

词嵌入模型则将词语表示为高维向量，通过计算词向量之间的相似度来确定关键词。

3. 基于网络结构的关键词提取基于网络结构的关键词提取技术利用文本中词语之间的关系来确定关键词。

这种方法通常使用图论和网络分析的方法来构建词语之间的关系网络，然后利用图算法来找出网络中的关键节点，即关键词。

例如，TextRank算法使用图论中的PageRank算法确定文本中关键词的重要性。

另一种常见的方法是基于词语共现网络，通过计算词语之间的共现频率和权重来确定关键词。

关键词提取技术在很多NLP任务中都起到了重要的作用。

例如，在文本分类中，可以通过提取关键词来确定文本的主题，进而进行分类。

大数据分析中关键词抽取的使用教程大数据分析通过对海量数据进行挖掘和分析，可以帮助企业和个人发现潜在的商机和趋势，提出有效的决策方案。

而关键词抽取则是大数据分析中的一个重要步骤，它能够从文本数据中提取出关键词，并帮助我们更好地理解数据内容。

本文将为您介绍一些常用的关键词抽取方法和工具，以及它们的使用教程。

一、基于统计的关键词抽取方法1. TF-IDF算法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的关键词抽取算法。

它通过计算关键词在文本中的出现频率和在整个语料库中的重要性来确定关键词。

TF代表词频，即关键词在文本中出现的次数；IDF代表逆文本频率，即关键词在整个语料库中的重要性。

通过将TF和IDF相乘，得到关键词的权重，从而实现关键词抽取。

2. TextRank算法：TextRank算法是一种基于图的排序算法，它通过建立文本中词语之间的连接关系来确定关键词的重要性。

首先，将文本拆分成句子和单词，并构建一个有向图，其中句子和单词分别表示节点，边表示它们之间的连接关系。

然后，使用PageRank算法对图进行计算，得到每个节点的重要性分值，将分值较高的节点作为关键词。

二、常用的关键词抽取工具1. jieba分词工具：jieba是一款流行的中文分词工具，它可以将文本按词语进行切分。

通过调用jieba分词的关键词提取功能，可以快速提取出文本中的关键词。

使用方法如下：```pythonimport jiebaimport jieba.analysetext = "大数据分析是一项重要的技术，可以挖掘出很多有用的信息。

"keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)print(keywords)```运行上述代码，将输出文本中的前5个关键词。

2. NLTK工具包：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python工具包，它提供了丰富的自然语言处理功能，包括关键词抽取。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究【摘要】本研究基于TextRank算法，探讨了产品评论关键词抽取方法。

首先介绍了TextRank算法的原理和应用，然后详细阐述了产品评论关键词抽取方法的研究过程，包括数据集构建、实验设计和实验结果分析。

通过实验验证，该方法在提取产品评论中的关键词方面表现出了较高的效果。

总结指出基于TextRank的产品评论关键词抽取方法具有重要意义，并展望了未来的研究方向。

这项研究将为产品评论分析和商业决策提供有益参考，推动相关领域的发展。

【关键词】TextRank算法、产品评论、关键词抽取、数据集、实验设计、实验结果、分析、研究背景、研究目的、研究意义、结论、未来研究方向、文本处理、自然语言处理、信息抽取、文本挖掘、算法应用、文本分析1. 引言1.1 研究背景产品评论关键词抽取是自然语言处理领域的一个重要问题，它可以帮助企业更好地理解用户对产品的态度和需求。

随着互联网的发展，每天产生的产品评论数量庞大，传统的人工方法已经无法满足对评论信息进行有效分析的需求。

基于自动化方法进行产品评论关键词抽取成为了研究和应用的热点之一。

本研究旨在探索基于TextRank算法的产品评论关键词抽取方法，提高关键词抽取的准确性和可靠性。

通过构建合适的数据集，并设计有效的实验方案，我们希望能够找出更加有效的关键词抽取方法，为产品评论分析提供更有力的支持。

通过本研究，我们可以更好地理解用户对产品的喜好和需求，为企业的产品改进和市场营销提供指导。

1.2 研究目的本研究的目的是通过基于TextRank算法的产品评论关键词抽取方法研究，探索如何有效地从海量产品评论中提取出具有代表性和重要性的关键词。

具体来说，我们希望通过研究产品评论文本的特点和结构，结合TextRank算法的优势，能够更精准地识别出对产品特征和性能评价最具有决定性作用的关键词，为消费者提供更加准确的参考信息，帮助他们做出更明智的购买决策。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究1. 引言1.1 研究背景产品评论在现代社会中扮演着重要的角色，消费者通常会通过产品评论来了解一个商品的优缺点以及用户的真实体验。

产品评论中的关键信息往往被淹没在大量无关内容中，给消费者带来阅读困难。

如何快速准确地提取产品评论中的关键词成为了一个亟待解决的问题。

通过本研究，可以更好地挖掘产品评论中的有用信息，帮助消费者快速了解一个商品的品质和特点，节省购物时间和提升购物体验。

对于商家来说，也可以通过产品评论关键词抽取方法更加准确地了解消费者对于商品的需求和偏好，为产品改进和营销策略提供参考。

【2000字】1.2 研究意义产品评论关键词抽取作为自然语言处理中的一个重要任务，对于帮助消费者快速了解产品特点、优缺点起着至关重要的作用。

而传统的关键词抽取方法往往存在着局限性，无法很好地适应产品评论文本的特点。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究具有非常重要的意义。

通过深入研究和探索TextRank算法，可以有效提高产品评论文本中关键词抽取的准确度和效率。

由于TextRank算法能够通过分析文本中词语之间的关联性来确定关键词权重，因此可以更准确地捕捉到产品评论文本中的关键信息，帮助消费者更好地了解产品特点。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究可以为企业提供宝贵的市场分析数据。

通过分析产品评论文本中的关键词，企业可以了解消费者对产品的评价和需求，进而调整产品设计和营销策略，提升产品竞争力，满足消费者的需求。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究具有重要的理论和实践意义，可以提高产品评论文本的信息获取和分析效率，为消费者和企业提供更好的服务和决策支持。

【研究意义】2. 正文2.1 TextRank算法介绍TextRank算法是一种基于图的文本关键词抽取算法，它通过分析文本中单词之间的相互关联性来确定文本中最重要的关键词。

该算法最初由Page等人在2005年提出，被广泛应用于文本摘要和关键词抽取等自然语言处理任务中。

基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法1. 引言1.1 研究背景关键词提取是文本挖掘领域中一个重要的研究问题，在文本摘要、信息检索、文档分类等任务中都有着重要的应用价值。

传统的方法主要基于统计特征、词频等信息进行关键词提取，但这些方法往往忽视了词汇之间的语义关系和上下文信息，导致提取的关键词质量不高。

随着自然语言处理技术的发展，基于机器学习算法的关键词提取方法逐渐受到研究者的关注。

本文旨在基于SVM算法，结合多特征TextRank算法，提出一种融合多种特征的关键词提取算法，实现对文本中关键信息的精准提取。

通过综合利用文本的词频、位置信息、上下文关系等多种特征，提高关键词提取的质量和效果，为文本挖掘和信息检索任务提供更好的解决方案。

1.2 问题提出在关键词提取领域，传统的基于统计方法的算法存在着一些问题，比如无法充分考虑文本中的语义信息、难以处理长文本和多文本等情况。

本文提出了一种基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法，旨在解决这些问题。

在传统的TextRank算法基础上，我们引入了多种特征，包括词频、词性、词义等，通过SVM进行特征融合，提高了关键词提取的准确性和鲁棒性。

1.3 研究意义关键词提取是自然语言处理领域中的一个重要任务，可以帮助人们快速理解文本内容，提高信息检索和文本摘要的效率。

当前，基于机器学习的关键词提取算法在不断发展并取得了一定的成果，但仍然存在一些问题和挑战，如单一特征的不足以充分表达文本特点、难以处理文本中的复杂关系等。

本文提出的基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法具有重要的研究意义。

通过引入支持向量机(SVM)技术，可以更好地处理文本中的复杂关系，提高关键词提取的准确性和稳定性。

融合多种特征，如词频、词性、位置信息等，可以充分挖掘文本信息，使得算法更加全面地理解文本内容。

本算法可以有效解决传统TextRank算法中单一特征不足的问题，提升关键词提取的效果，对于提高文本处理和信息检索的效率具有重要意义。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，产品评论在消费者购物决策中扮演着至关重要的角色。

面对庞大的评论数据，如何从中提取关键词，对评论进行分析和挖掘成为了一项具有挑战性的任务。

本文基于TextRank算法，提出了一种产品评论关键词抽取方法，并对其在真实数据集上进行了验证和分析。

实验结果表明，该方法在关键词提取方面具有较好的效果，可为产品评论的情感分析和消费者决策提供有力支持。

关键词：产品评论；关键词抽取；TextRank算法；情感分析；消费者决策1.引言在互联网时代，消费者在购物决策中往往会参考大量的产品评论信息。

产品评论不仅是消费者了解产品性能、质量等方面的重要依据，也是企业了解消费者需求和改进产品的重要渠道。

随着互联网信息的爆炸性增长，产品评论数据量庞大，如何从中提取有用的信息成为了一项具有挑战性的任务。

关键词抽取作为文本挖掘的基础任务之一，在产品评论分析中具有重要意义。

传统的关键词抽取方法主要基于词频、TF-IDF等统计特征，这些方法往往对文本结构和语义信息不敏感，且容易受到一些无关词的干扰。

基于图模型的关键词抽取方法逐渐成为研究热点。

TextRank算法作为图模型中的一种典型代表，以其简单有效的特点在文本关键词抽取任务中得到了广泛应用。

本文针对产品评论关键词抽取这一具体应用场景，基于TextRank算法提出了一种产品评论关键词抽取方法，并在真实数据集上进行了验证和分析。

文章的结构安排如下：首先介绍相关研究现状，然后详细描述所提出的基于TextRank的关键词抽取方法，接着进行实验验证和分析，最后总结全文并展望未来工作。

TextRank算法作为图模型中的一种典型代表，是由PageRank算法演变而来。

它采用了图模型的思想，将文本中的词语作为图中的节点，通过词语之间的相似度构建一张带权有向图，然后通过迭代计算得到每个词语的权重，最终得到关键词。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究【摘要】本研究基于TextRank算法，旨在研究产品评论关键词抽取方法。

通过介绍TextRank算法和产品评论关键词抽取方法，设计了相应的实验方案，并得出了实验结果。

实验结果表明该方法在产品评论中能够准确提取关键词。

在讨论部分分析了实验结果，并提出了一些改进建议。

结论指出该方法的有效性，并展望未来的研究方向。

本研究为产品评论关键词抽取提供了一种有效的方法，对于分析产品评论具有重要意义。

【关键词】TextRank、产品评论、关键词抽取、研究背景、研究意义、算法介绍、实验设计、实验结果、讨论、结论、展望1. 引言1.1 研究背景产品评论在互联网时代已经成为消费者选择商品的重要依据，消费者在购买商品之前会通过阅读其他消费者的评论来获取关于商品的信息和评价。

随着互联网信息量的急剧增加，消费者往往会面临信息过载的问题，因此如何从海量评论中快速准确地提取出关键信息变得至关重要。

在此背景下，基于TextRank的产品评论关键词抽取方法应运而生。

TextRank算法是一种文本关键词抽取算法，通过计算文本中词语之间的相互关联度，从而提取出文本中的关键词。

将TextRank算法应用于产品评论关键词抽取领域，可以帮助消费者快速获取评论中的关键信息，节省他们的时间和精力。

通过研究基于TextRank的产品评论关键词抽取方法，可以提高消费者对商品评论的理解和分析能力，帮助他们更好地选择适合自己的商品。

对于商家来说，也可以通过分析评论中的关键词来了解消费者的需求和偏好，从而改进产品和服务，提升用户体验，增加销售额。

研究该方法具有重要的实际意义和应用前景。

1.2 研究意义产品评论在现代社会中扮演着越来越重要的角色，消费者倾向于在购买之前寻找他人的使用经验和评价。

而产品评论中的关键词抽取则可以帮助我们更快速地了解消费者对产品的看法和评价，从而指导生产厂商改进产品设计和营销策略。

基于TextRank的关键词抽取方法具有简单高效的特点，通过分析评论文本中的关键词，可以帮助我们更快速地了解产品的优缺点，从而提升用户体验。

第33卷第6期2017年12月上海电力学院学报Journal of Shanghai University of Electric PowerVol.33,No.6Dec. 2017DOI：10. 3969/j.issn.1006 -4729.2017. 06. 019基于上下文关系和TextRank算法的关键词提取方法杜海舟1 $陈政波1 $钟孔露2(1.上海电力学院，上海200090&2.浙江华云电力工程设计咨询有限公司，浙江杭州310000)摘要:为了从海量文本中高效提取知识，提出了一种基于上下文关系和TextRank算法的中文文本关键词提取方法.首先使用传统方法提取出初始关键词，然后利用互信息筛选出在上下文中对关键词依赖程度大的词，将其作为候选关键词，最后利用TextRank算法计算出最能表达文本主题思想的特征关键词.实验结果表明，与传统方法相比，所提算法在查准率、查全率等相关指标上均有提高.关键词:关键词提取；上下文关系；互信息&TextRank算法中图分类号:TP391.3 文献标志码:A文章编号：1006 -4729(2017)06 -0607 -06Keyword Extraction Metliod Based on Context andTextRank AlgoritlimDU Haizhou1，CHEN Zhengbo1，ZHONG Konglu2(1. Shanghai University of Electric Power，Shanghai200090，China&2.Zhejiang Huayun Power Engineering Desi^^n &Consulting Co.，Ltd.，Hangzhou310000，China)Abstract：A new keyword extraction method based on context and TextRank algorithm is estab­lished to extract the knowledge efficiently from the massive texts.Firstly the algorithm uses mutual information to select the words into candidate key words collection depending on the key words inthe context.Then it uses TextRank algorithm to select the words that can express the theme of text.The results show that the algorithm has a higher degree of promotion in precision and r Key words：key words extraction;context;mutual information;TextRank algorithm随着社会信息化的快速推进，网络上的信息 以爆炸式的趋势飞速增长.若没有强有力的工具 支持，个人在面对海量甚至大数据级别的文本数 据时，很难进行高效阅读并提取知识.同样对于决 策者而言，没有准确的信息支持很难在短时间内做出正确的决策.因此，迫切需要一个能自动提取 文本关键信息的方法且以用户可读的方式呈现出 来.自然语言处理技术是目前解决海量文本数据 问题的有效技术之一.而特征关键词提取方法正 是其中最基础和最关键的技术，其提取效果对后收稿日期：2017 -03 -09通讯作者简介:陈政波（1991 -)，男，在读硕士，浙江丽水人.主要研究方向为自然语言处理，机器学习等.E-mail: townwave@163. com.基金项目：国家自然科学基金（71203137，61272437) &上海市科学技术委员会科研项目（14DZ 1207106).608上海电力学院学报2017 年续的自动摘要、标题提取、网页去重，以及文本情感趋势分析等起决定性作用8本文提出一种基于上下文关系和加权Tex-tRank算法的关键词提取方法.通过分析中文文本中的词语组合来反映核心主题的客观事实，基 于关键词的上下文关系并利用TextRank算法来 提取最能表达文本主题思想的关键词.实验结果 表明，相对其他同类技术，该方法能得到更理想的 效果.1文本关键词提取方法概述关于文本关键词提取问题，国内外很多学者已经进行了研究，并取得了一定的成果.研究中使 用的主流方法集中于以下3类：一是以TF-IDF (Term-Frequency Inverse Document Frequency#算 法为代表的基于统计特征的关键词提取方法;二 是以LDA为代表的基于主题模型的关键词提取 方法;三是基于词图模型的关键词提取方法.在基于统计特征方面以改进TF-IDF算法最 为流行，该算法是一种用于信息检索和数据挖掘 的常用加权技术.HOW B C等人[1]提出了类别 描述符，以此来减弱类别数据集偏斜带来的影响；李运田等人[2]则利用N-gm m方法来提取特征 值，可以提高关键词提取的准确率，但是在时间上 无法满足用户快速检索的要求;李镇君等人[3]利 用IPM收集用户阅读中行为的相关信息，将Doc­ument Triage引入到 TF-IDF算法中 ，在一定程度 上提高了文本关键词提取的准确率.上述研究者 提出的改进算法在一^定程度上提高了文本特征提 取的效果，但其也有一定的不足，如基于统计特征 往往会出现低频词获得高权重及不同关键词间权 重值区分度不够等问题，表明仅仅依靠词语的统 计特征而不考虑词语的联系进行关键词提取是不 全面的.在基于主题模型的关键词提取方面，LDA模 型最具有代表性.PASQUIER C[4]将体现文本主 题且联系紧密的句子聚类后提取主题关键词，以达到文本特征提取的目的.刘俊等人[5]利用词和 主题在主题模型中的分布情况，以及通过构建关 键词抽取模型来进行文本特征的选取.但上述模 型最大的缺点就是过分依赖于训练数据集，训练 集的数量和质量都直接影响最后关键词提取的准 确率，致使其在应用方面受到较大限制.针对上述问题，目前更多学者倾向基于词图 模型的TextRank关键词提取算法.李鹏等人[6]通 过引入社会化标签（tag#这种新颖的信息源并提出一种具体的实现方法---Tag-TextRank算法.基于词图模型的算法在各个评价指标上都优于传统的基于统计特征的关键词提取.方康等人[7]提 出基于隐马尔科夫模型的加权TextRank关键词 抽取算法.实验结果表明，该算法在提取单文档中较少的关键词时准确率比较理想.但该模型以“词袋”来单独考虑文本中的某一个词语，直接忽略上下文词语对于关键词的辅助作用以及其自身所带的重要主题信息，导致其效果不甚理想.2 基于上下文关系和TextRank的文本关键词提取方法针对上述方法存在的诸多问题，在目前应用最为广泛的词图模型基础上，本文提出了一种基 于上下文关系和TextRank算法的中文文本关键 词提取方法.该方法以词语上下文依赖关系为基 础，通过TextRank算法的不断迭代计算，以提高 获取文本关键词的准确率.2=上下文词语信息量关系关键词的上下文是依据一个固定长度的“窗 口”来选定的，选定窗口是表示该关键词左右一 定范围内的词语集合.当然窗口长度并不是越长 越好，鲁松等人[8]对关键词窗口长度对应的信息 量进行了研究和实验，得出的结果如图1所示.3.5「：3.0 - •丨•32.5-•丨•_ 2.0-0.5 -Q ----------------1----------------1----------------1----------------1----------------1----------------1-15 -10 -5 0 5 10 15上下文位置/位图1中文文本上下文位置与其信息量关系在利用最小代价的前提下，如何获得文本关键 词上下文中最大信息量是基于上下文关系的关键 词提取算法中急需解决的问题.结合相关文献的结 论以及信息熵知识可知，关键词旁不同位置上的词 语信息量可用定量来表示:某位置上的信息量由系杜海舟，等:基于上下文关系和TextRank算法的关键词提取方法609统熵与在该位置上时的条件系统熵的减少量决定.通过信息熵，文本中词语的信息量就可以用定量表 示出来.以关键词7为信息源头的信息熵为：O"Z#=-"<( 7# Xl〇g2< (7# ⑴7* Z式中:<(7#---关键词7的词频.〇( Zl L#是上下文位置6时的条件熵，其计 算公式为：〇(Z I L#= "<(7#x O(ZI 7#(2#cw * Lp式中:<(7。

收稿日期：2019-09-12基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFB0801100）；中国人民公安大学基本科研业务费重大项目（2019JKF108）作者简介：朱衍丞（1995-），男，中国人民公安大学警务信息与网络安全学院硕士研究生，研究方向为自然语言处理、人工智能；蔡满春（1972-），男，博士，中国人民公安大学警务信息与网络安全学院副教授，研究方向为智能计算与网络安全；芦天亮（1985-），男，博士，中国人民公安大学警务信息与网络安全学院副教授，研究方向为网络安全、人工智能；石兴华（1995-），男，中国人民公安大学警务信息与网络安全学院硕士研究生，研究方向为人工智能；丁祎姗（1995-），女，中国人民公安大学警务信息与网络安全学院硕士研究生，研究方向为然语言处理、人工智能。

本文通讯作者：蔡满春。

0引言关键词提取是自然语言处理中的一个重要子任务。

关键词是可反映文本主题或主要内容的词语。

准确提取文本关键词在信息检索、对话系统及文本分类方面具有重要意义。

在不支持全文搜索的文献检索初期，关键词作为搜索论文的必要条件，是论文设计过程中不可或缺的部分，该项设置保留至今［1-2］。

但近年来，随着网络自媒体的快速发展，每个用户都可成为网络消息生产者、传播者及消费者，没有提供关键词的网络信息每时每刻在大量产生。

在实基于SVM 的融合多特征TextRank关键词提取算法朱衍丞，蔡满春，芦天亮，石兴华，丁祎姗（中国人民公安大学警务信息与网络安全学院，北京102628）摘要：网络用户通常使用关键词筛选所需信息，但随着网络文本信息爆发式增长，且大多数文本信息不提供关键词，用户提取有效信息的难度不断增大。

利用关键词提取算法可从文本数据中筛选出具有代表含义的关键词，因此提出一种新型基于TextRank 的关键词提取算法。

该算法利用每个词的TF-IDF 、词向量、位置、词性等特征，利用SVM 训练得到的词语初始权重，使用TextRank 提取文本关键词。

python实现textrank关键词提取⽤python写了⼀个简单版本的textrank，实现提取关键词的功能。

import numpy as npimport jiebaimport jieba.posseg as psegclass TextRank(object):def __init__(self, sentence, window, alpha, iternum):self.sentence = sentenceself.window = windowself.alpha = alphaself.edge_dict = {} #记录节点的边连接字典self.iternum = iternum#迭代次数#对句⼦进⾏分词def cutSentence(self):jieba.load_userdict('user_dict.txt')tag_filter = ['a','d','n','v']seg_result = pseg.cut(self.sentence)self.word_list = [s.word for s in seg_result if s.flag in tag_filter]print(self.word_list)#根据窗⼝，构建每个节点的相邻节点,返回边的集合def createNodes(self):tmp_list = []word_list_len = len(self.word_list)for index, word in enumerate(self.word_list):if word not in self.edge_dict.keys():tmp_list.append(word)tmp_set = set()left = index - self.window + 1#窗⼝左边界right = index + self.window#窗⼝右边界if left < 0: left = 0if right >= word_list_len: right = word_list_lenfor i in range(left, right):if i == index:continuetmp_set.add(self.word_list[i])self.edge_dict[word] = tmp_set#根据边的相连关系，构建矩阵def createMatrix(self):self.matrix = np.zeros([len(set(self.word_list)), len(set(self.word_list))])self.word_index = {}#记录词的indexself.index_dict = {}#记录节点index对应的词for i, v in enumerate(set(self.word_list)):self.word_index[v] = iself.index_dict[i] = vfor key in self.edge_dict.keys():for w in self.edge_dict[key]:self.matrix[self.word_index[key]][self.word_index[w]] = 1self.matrix[self.word_index[w]][self.word_index[key]] = 1#归⼀化for j in range(self.matrix.shape[1]):sum = 0for i in range(self.matrix.shape[0]):sum += self.matrix[i][j]for i in range(self.matrix.shape[0]):self.matrix[i][j] /= sum#根据textrank公式计算权重def calPR(self):self.PR = np.ones([len(set(self.word_list)), 1])for i in range(self.iternum):self.PR = (1 - self.alpha) + self.alpha * np.dot(self.matrix, self.PR)#输出词和相应的权重def printResult(self):word_pr = {}for i in range(len(self.PR)):word_pr[self.index_dict[i]] = self.PR[i][0]res = sorted(word_pr.items(), key = lambda x : x[1], reverse=True)print(res)if __name__ == '__main__':s = '程序员(英⽂Programmer)是从事程序开发、维护的专业⼈员。