基于无监督学习的中文关键词抽取（Chinese Keyphrase Extraction）
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基于统计：TF-IDF，YAKE
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基于图：
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基于统计：TextRank，SingleRank，SGRank，PositionRank
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基于类似文件/引文网络：ExpandRank，CiteTextRank
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基于主题：
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基于聚类：TopicRank（TR）
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基于LDA：TPR（TopicPageRank）， Single TPR，Salience Rank
- 英文Keyphrase Extraction参考：https://github.com/JackHCC/Keyphrase-Extraction
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基于语义方法：
- 基于知识图谱：WikiRank
- 基于预训练词嵌入： theme-weighted PageRank
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基于嵌入：EmbedRank， Reference Vector Algorithm (RVA)，SIFRank
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基于语言模型：N-gram
| 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 |
| 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 |
| 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 |
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
elmoformanylangsmain.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
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。
按照data.xlsx的数据格式放置你的数据，只需要content列即可。
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：
git clone https://github.com/JackHCC/Chinese-Keyphrase-Extraction.git
cd Chinese-Keyphrase-Extraction
pip install -r requirements.txt# 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_rankpython main.py --alg salience_rank --data ./data/data.xlsx --topic_num 10 --top_k 20 --alpha 0.2 --lambda_ 0.7alg：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_rankdata：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
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- 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 | ++ |
- 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。
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.pySalience 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
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
- Papagiannopoulou E, Tsoumakas G. A review of keyphrase extraction.