nlp 中文文本信息抽取 文本抽取算法

在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。

关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种：

1 有监督的关键词抽取算法

它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词。既然是分类问题，就需要提供已经标注好的训练语料，利用训练语料训练关键词提取模型，根据模型对需要抽取关键词的文档进行关键词抽取

2 半监督的关键词提取算法

只需要少量的训练数据，利用这些训练数据构建关键词抽取模型，然后使用模型对新的文本进行关键词提取，对于这些关键词进行人工过滤，将过滤得到的关键词加入训练集，重新训练模型。

3 无监督的方法

不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词，进行关键词抽取。

有监督的文本关键词提取算法需要高昂的人工成本，因此现有的文本关键词提取主要采用适用性较强的无监督关键词抽取。其文本关键词抽取流程如下：

图 1 无监督文本关键词抽取流程图

无监督关键词抽取算法可以分为三大类，基于统计特征的关键词抽取、基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取。