TextRank系列之关键词提取算法_关键词提取任务上的准确率、召回率与f1-measure,并与tfidf做对比;

前期回顾：

TF-IDF算法介绍及实现

  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。

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简述：

用TextRank提取来提取关键词，用PageRank的思想来解释它：

• 如果一个单词出现在很多单词后面的话，那么说明这个单词比较重要
• 一个TextRank值很高的单词后面跟着的一个单词，那么这个单词的TextRank值会相应地因此而提高

  其思想非常简单：通过词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank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:

    $PR\left(V_i\right)=(1-d)+d\ast {\sum }_{j\in In\left(V_i\right)}\frac{1}{|Out\left(V_j\right)|}PR\left(V_j\right)$

  其中，$PR\left(V_i\right)$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，$Out\left(V_j\right)$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：

  $WS\left(V_i\right)=(1-d)+d\ast {\sum }_{j\in In\left(V_i\right)}\frac{w_{ji}}{{\sum }_{V_k\in Out\left(V_j\right)}{w}_{jk}}WS\left(V_j\right)$

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 $=\frac{1}{N}{\sum }_{i=0}^{N-1}\frac{|P_i\cap T_i|}{|P_i|}$

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。召回率与F1的计算公式如下：

      Precision $=\frac{1}{N}{\sum }_{i=0}^{N-1}\frac{|P_i\cap T_i|}{|T_i|}$

      $F1=\frac{2\ast \text{ Precision }\ast \text{ Recall}}{\text{ Precision }+\text{ Recall }}$

  测试集是由刘知远老师提供的网易新闻标注数据集，共有13702篇文档。Jieba完整地实现了关键词提取TFIDF与TextRank算法，基于Jieba-0.39的评估实验代码如下：

import jieba.analyse
import json
import codecs


def precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred):
    """
    evaluate macro precision, recall and f1-score.
    """
    doc_num = len(y_true)
    p_macro = 0.0
    r_macro = 0.0
    for i in range(doc_num):
        tp = 0
        true_len = len(y_true[i])
        pred_len = len(y_pred[i])
        for w in y_pred[i]:
            if w in y_true[i]:
                tp += 1
        p = 1.0 if pred_len == 0 else tp / pred_len
        r = 1.0 if true_len == 0 else tp / true_len
        p_macro += p
        r_macro += r
    p_macro /= doc_num
    r_macro /= doc_num
    return p_macro, r_macro, 2 * p_macro * r_macro / (p_macro + r_macro)


file_path = 'data/163_chinese_news_dataset_2011.dat'
with codecs.open(file_path, 'r', 'utf-8') as fr:
    y_true = []
    y_pred = []
    for line in fr.readlines():
        d = json.loads(line)
        content = d['content']
        true_key_words = [w for w in set(d['tags'])]
        y_true.append(true_key_words)
        # for w in true_key_words:
        #     jieba.add_word(w)
        key_word_pos = ['x', 'ns', 'n', 'vn', 'v', 'l', 'j', 'nr', 'nrt', 'nt', 'nz', 'nrfg', 'm', 'i', 'an', 'f', 't',
                        'b', 'a', 'd', 'q', 's', 'z']
        extract_key_words = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
        # trank = jieba.analyse.TextRank()
        # trank.span = 5
        # extract_key_words = trank.textrank(content, topK=2, allowPOS=key_word_pos)
        y_pred.append(extract_key_words)
    prf = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
    print('precision: {}'.format(prf[0]))
    print('recall: {}'.format(prf[1]))
    print('F1: {}'.format(prf[2]))
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  其中，每个文档提取的关键词数为2，并按词性做过滤；span表示TextRank算法中的滑动窗口的大小。评估结果如下：

  其中，每个文档提取的关键词数为2，并按词性做过滤；span表示TextRank算法中的滑动窗口的大小。评估结果如下：

  如果将标注关键词添加到自定义词典，则评估结果如下：

  直观感受下关键词提取结果（添加了自定义词典）：

// TFIDF, TextRank, labelled
['文强', '陈洪刚'] ['文强', '陈洪刚'] {'文强', '重庆'}
['内贾德', '伊朗'] ['伊朗', '内贾德'] {'制裁', '世博', '伊朗'}
['调控', '王珏林'] ['调控', '楼市'] {'楼市', '调控'}
['罗平县', '男子'] ['男子', '罗平县'] {'被砍', '副局长', '情感纠葛'}
['佟某', '黄玉'] ['佟某', '黄现忠'] {'盲井', '伪造矿难'}
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从上述两组实验结果，可以发现：

• TextRank与TFIDF均严重依赖于分词结果——如果某词在分词时被切分成了两个词，那么在做关键词提取时无法将两个词黏合在一起（TextRank有部分黏合效果，但需要这两个词均为关键词）。因此是否添加标注关键词进自定义词典，将会造成准确率、召回率大相径庭。
• TextRank的效果并不优于TFIDF。
• TextRank虽然考虑到了词之间的关系，但是仍然倾向于将频繁词作为关键词。

此外，由于TextRank涉及到构建词图及迭代计算，所以提取速度较慢。

参考作者：

作者：Treant
出处：http://www.cnblogs.com/en-heng/