1. 引言
在本篇文章中，我们将深入探讨如何从给定文本中自动提取关键词（Keyword）和关键短语（Keyphrase）。这类技术属于信息检索（Information Retrieval, IR）范畴，通常借助自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的方法实现。
关键词是指能够概括文本核心内容的单词，而关键短语则是由多个词组成的短语。关键短语提取（Keyphrase Extraction）就是通过算法自动识别这些具有代表性的短语，从而帮助我们更好地理解、索引和分类文本内容。
2. 什么是 IR 与 NLP？
信息检索（IR） 是指从大量信息中找到与用户需求相关的资源的过程。例如，在搜索引擎中输入查询词，搜索引擎会返回与之相关的网页，这就是一个典型的 IR 场景。
自然语言处理（NLP） 是人工智能的一个分支，专注于让机器理解人类语言。它融合了语言学、计算机科学和人工智能的理论与技术。与编程语言相比，自然语言具有高度的歧义性和不规则性，这对机器处理构成了挑战。
NLP 提供了多种语法和语义分析技术，可用于执行拼写纠正、语法纠正、翻译、摘要生成、关键短语提取等任务。
3. 基础概念
在深入探讨关键短语提取算法之前，我们需要理解一些 NLP 和语言学中的基本术语。
3.1. 语言学中的术语
- Token（词元）：文本中最小的语言单位，如单词、标点等。
- Type（类型）：指一个词元的唯一形式。
- Vocabulary（词汇表）：一个语言中所有不同词元的集合。
- n-gram：连续 n 个词元构成的序列，如 unigram（1-gram）、bigram（2-gram）等。
- Corpus（语料库）：用于语言研究的结构化文本集合，复数为 corpora。
3.2. 语言模型
语言模型的目标是根据已有文本预测下一个可能出现的词。传统方法是基于统计的 n-gram 模型：
$$ P(w^{n}{1}) = \prod{k=1}^{n}P(w_{k}|w^{k-1}_{1}) $$
但随着深度学习的发展，神经语言模型（Neural Language Modeling） 成为主流，能更准确地捕捉上下文关系。
3.3. 相关性函数
在 NLP 中，我们需要衡量某个词或短语对文本的重要性。常用方法包括：
- TF-IDF：衡量词在文档中的重要性，公式如下：
$$ tf\text{-}idf(t,d,D) = tf(t,d) \times idf(t,D) $$
- BM25：基于概率模型的改进版 TF-IDF，广泛用于搜索引擎。
3.4. 词语相似度
判断两个词或短语之间的相似性是 NLP 的关键任务之一。常用方法包括：
- Jaccard 相似度
- Levenshtein 距离
- 余弦相似度（Cosine Similarity）
其中，词向量（Word Embeddings） 是当前最有效的方法之一。例如，Word2Vec、GloVe 和 BERT 都能生成高质量的词向量：
4. 数据预处理与清洗
在使用任何 NLP 算法前，数据预处理是必不可少的步骤。自然语言文本通常杂乱无章，需经过清理和结构化处理。
4.1. 分词（Tokenization）
将文本拆分为更小单位（如句子、词、字符）的过程。英文中通常以空格为界，但中文等语言需使用专门的分词工具。
4.2. 词干提取与词形还原
- Stemming（词干提取）：通过简单规则截断词尾，获取词根。
- Lemmatization（词形还原）：基于词典和语法分析，还原为标准词形。
4.3. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）
识别每个词在句子中的语法角色（名词、动词等），有助于筛选出名词短语等关键结构。
4.4. 命名实体识别（NER）
识别文本中的人名、地名、组织名等实体，是信息抽取的重要环节。
4.5. 搭配提取（Collocation Extraction）
识别高频共现的词组，如“strong tea”、“powerful computer”，有助于发现语义紧密的短语。
5. 关键短语提取算法
关键短语提取通常分为两个阶段：
- 候选识别（Candidate Identification）
- 关键短语选择（Keyphrase Selection）
5.1. 候选识别
- Tokenization：将文本拆分为词元
- 去除停用词和标点
- Stemming / Lemmatization：统一词形
- PoS Tagging：筛选名词短语
- NER：提取实体短语
- Collocation Extraction：识别高频搭配
目的是缩小候选范围，提高后续处理效率。
5.2. 关键短语选择
- 统计方法：如 TF-IDF、BM25，但频率不总是最佳指标
- 监督学习：需要标注数据训练模型
- 无监督学习：无需标注数据，适合大规模应用
5.3. 无监督方法
图排序算法（Graph-based Ranking）是无监督提取的关键技术之一。它将候选短语作为图节点，共现或语义关系作为边，通过图结构评估节点重要性。
常见算法包括：
- TextRank
- PageRank
- HITS
以 PageRank 为例，节点得分公式为：
$$ S(V_{i}) = (1-d) + d \cdot \sum_{j \in In(V_{i})} \frac{1}{|Out(V_{j})|} S(V_{j}) $$
其中：
- $ In(V_i) $：指向节点 $ V_i $ 的节点集合
- $ Out(V_j) $：节点 $ V_j $ 所指向的节点集合
- $ d $：阻尼因子（通常设为 0.85）
5.4. 有监督方法
将关键短语提取问题转化为分类或排序任务：
- 分类模型：判断某个短语是否为关键短语
- 排序模型：对候选短语进行排序
特征包括：
- 词频
- 位置信息（如首次出现位置）
- 词性组合
- 语义相似度
常用算法：
- Naive Bayes
- Decision Trees
- SVM
- KEA（一种基于 TF-IDF 和位置信息的分类方法）
KEA 模型公式如下：
$$ P[yes] = \frac{Y}{Y + N} \cdot P_{TF\text{-}IDF}[t|yes] \cdot P_{distance}[d|yes] $$
$$ P[no] = \frac{Y}{Y + N} \cdot P_{TF\text{-}IDF}[t|no] \cdot P_{distance}[d|no] $$
最终根据概率对候选短语进行排序。
6. 总结
本文系统介绍了信息检索与自然语言处理的基本概念，重点讲解了关键短语提取的核心技术与算法。我们从数据预处理开始，逐步过渡到候选识别与关键短语选择阶段，涵盖了无监督与有监督方法的典型实现。
✅ 关键点总结如下：
- 关键短语提取是 NLP 的重要应用，广泛用于信息检索、摘要生成、内容分类等场景
- 数据预处理至关重要，包括分词、词形还原、词性标注等
- 图排序算法（如 TextRank、PageRank）是无监督提取的主流方法
- 有监督方法如 KEA 可以获得更高精度，但依赖标注数据
掌握这些技术，将有助于我们更好地理解和处理自然语言文本，构建更智能的信息系统。