韩伟作者

如何做好文本关键词提取?从三种算法说起

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。

NO.1 基于统计特征的关键词提取算法

基于于统计特征的关键词抽取算法的思想是利用文档中词语的统计信息抽取文档的关键词。通常将文本经过预处理得到候选词语的集合,然后采用特征值量化的方式从候选集合中得到关键词。基于统计特征的关键词抽取方法的关键是采用什么样的特征值量化指标的方式,目前常用的有三类:

1 基于词权重的特征量化

基于词权重的特征量化主要包括词性、词频、逆向文档频率、相对词频、词长等。

2 基于词的文档位置的特征量化

这种特征量化方式是根据文章不同位置的句子对文档的重要性不同的假设来进行的。通常,文章的前N个词、后N个词、段首、段尾、标题、引言等位置的词具有代表性,这些词作为关键词可以表达整个的主题。

3 基于词的关联信息的特征量化

词的关联信息是指词与词、词与文档的关联程度信息,包括互信息、hits值、贡献度、依存度、TF-IDF值等。

下面介绍几种常用的特征值量化指标。

词性

词性时通过分词、语法分析后得到的结果。现有的关键词中,绝大多数关键词为名词或者动名词。一般情况下,名词与其他词性相比更能表达一篇文章的主要思想。但是,词性作为特征量化的指标,一般与其他指标结合使用。

词频

词频表示一个词在文本中出现的频率。一般我们认为,如果一个词在文本中出现的越是频繁,那么这个词就越有可能作为文章的核心词。词频简单地统计了词在文本中出现的次数,但是,只依靠词频所得到的关键词有很大的不确定性,对于长度比较长的文本,这个方法会有很大的噪音。

位置信息

一般情况下,词出现的位置对于词来说有着很大的价值。例如,标题、摘要本身就是作者概括出的文章的中心思想,因此出现在这些地方的词具有一定的代表性,更可能成为关键词。但是,因为每个作者的习惯不同,写作方式不同,关键句子的位置也会有所不同,所以这也是一种很宽泛的得到关键词的方法,一般情况下不会单独使用。

互信息

互信息是信息论中概念,是变量之间相互依赖的度量。互信息并不局限于实值随机变量,它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息的计算公式如下:

其中,p(x,y)是X和Y的联合概率分布函数,p(x)和p(y)分别为X和Y的边缘概率分布函数。

当使用互信息作为关键词提取的特征量化时,应用文本的正文和标题构造PAT树,然后计算字符串左右的互信息。

词跨度

词跨度是指一个词或者短语字文中首次出现和末次出现之间的距离,词跨度越大说明这个词对文本越重要,可以反映文本的主题。一个词的跨度计算公式如下:

其中,表示词i在文本中最后出现的位置, 表示词 i 在文本中第一次出现的位置,sum表示文本中词的总数。

词跨度被作为提取关键词的方法是因为在现实中,文本中总是有很多噪声(指不是关键词的那些词),使用词跨度可以减少这些噪声。

TF-IDF值

一个词的TF是指这个词在文档中出现的频率,假设一个词w在文本中出现了m次,而文本中词的总数为n,那么。一个词的IDF是根据语料库得出的,表示这个词在整个语料库中出现的频率。假设整个语料库中,包含词w的文本一共有M篇,语料库中的文本一共有N篇,则

由此可得词w的TF-IDF值为:

TF-IDF的优点是实现简单,相对容易理解。但是,TFIDF算法提取关键词的缺点也很明显,严重依赖语料库,需要选取质量较高且和所处理文本相符的语料库进行训练。另外,对于IDF来说,它本身是一种试图抑制噪声的加权,本身倾向于文本中频率小的词,这使得TF-IDF算法的精度不高。TF-IDF算法还有一个缺点就是不能反应词的位置信息,在对关键词进行提取的时候,词的位置信息,例如文本的标题、文本的首句和尾句等含有较重要的信息,应该赋予较高的权重。

基于统计特征的关键词提取算法通过上面的一些特征量化指标将关键词进行排序,获取TopK个词作为关键词。

基于统计特征的关键词的重点在于特征量化指标的计算,不同的量化指标得到的结果也不尽相同。同时,不同的量化指标作为也有其各自的优缺点,在实际应用中,通常是采用不同的量化指标相结合的方式得到Topk个词作为关键词。

NO.2 基于词图模型的关键词抽取算法

基于词图模型的关键词抽取首先要构建文档的语言网络图,然后对语言进行网络图分析,在这个图上寻找具有重要作用的词或者短语,这些短语就是文档的关键词。语言网络图中节点基本上都是词,根据词的链接方式不同,语言网络的主要形式分为四种:共现网络图、语法网络图、语义网络图和其他网络图。

在语言网络图的构建过程中,都是以预处理过后的词作为节点,词与词之间的关系作为边。语言网络图中,边与边之间的权重一般用词之间的关联度来表示。在使用语言网络图获得关键词的时候,需要评估各个节点的重要性,然后根据重要性将节点进行排序,选取TopK个节点所代表的词作为关键词。节点的重要性计算方法有以下几种方法。

1 综合特征法

综合特征法也叫社会网络中心性分析方法,这种方法的核心思想是节点中重要性等于节点的显著性,以不破坏网络的整体性为基础。此方法就是从网络的局部属性和全局属性角度去定量分析网络结构的拓扑性质,常用的定量计算方法如下。

节点的度是指与该节点直接向量的节点数目,表示的是节点的局部影响力,对于非加权网络,节点的度为:对于加权网络,节点的度又称为节点的强度,计算公式为:

接近性

节点的接近性是指节点到其他节点的最短路径之和的倒数,表示的是信息传播的紧密程度,其计算公式为:

特征向量

特征向量的思想是节点的中心化测试值由周围所有连接的节点决定,即一个节点的中心化指标应该等于其相邻节点的中心化指标之线性叠加,表示的是通过与具有高度值的相邻节点所获得的间接影响力。特征向量的计算公式如下:

集聚系数

节点的集聚系数是它的相邻的节点之间的连接数与他们所有可能存在来链接的数量的比值,用来描述图的顶点之间阶级成团的程度的系数,计算公式如下:

平均最短路径

节点的平局最短路径也叫紧密中心性,是节点的所有最短路径之和的平均值,表示的是一个节点传播信息时对其他节点的依赖程度。如果一个节点离其他节点越近,那么他传播信息的时候也就越不需要依赖其他人。一个节点到网络中各点的距离都很短,那么这个点就不会受制于其他节点。计算公式如下:

因为每个算法的侧重方向的不同,在实际的问题中所选取的定量分析方法也会不一样。同时,对于关键词提取来说,也可以和上一节所提出的统计法得到的词的权重,例如词性等相结合构建词搭配网络,然后利用上述方法得到关键词。

2 系统科学法

系统科学法进行中心性分析的思想是节点重要性等于这个节点被删除后对于整个语言网络图的破坏程度。重要的节点被删除后会对网络的呃连通性等产生变化。如果我们在网络图中删除某一个节点,图的某些指定特性产生了改变,可以根据特性改变的大小获得节点的重要性,从而对节点进行筛选。

3 随机游走法

随机游走算法时网络图中一个非常著名的算法,它从给定图和出发点,随机地选择邻居节点移动到邻居节点上,然后再把现在的节点作为出发点,迭代上述过程。

随机游走算法一个很出名的应用是大名鼎鼎的PageRank算法,PageRank算法是整个google搜索的核心算法,是一种通过网页之间的超链接来计算网页重要性的技术,其关键的思想是重要性传递。在关键词提取领域, Mihalcea 等人所提出的TextRank算法就是在文本关键词提取领域借鉴了这种思想。

PageRank算法将整个互联网看作一张有向图,网页是图中的节点,而网页之间的链接就是图中的边。根据重要性传递的思想,如果一个大型网站A含有一个超链接指向了网页B,那么网页B的重要性排名会根据A的重要性来提升。网页重要性的传递思想如下图所示:图 2 PageRank简单描述(来自PageRank论文)

在PageRank算法中,最主要的是对于初始网页重要性(PR值)的计算,因为对于上图中的网页A的重要性我们是无法预知的。但是,在原始论文中给出了一种迭代方法求出这个重要性,论文中指出,幂法求矩阵特征值与矩阵的初始值无关。那么,就可以为每个网页随机给一个初始值,然后迭代得到收敛值,并且收敛值与初始值无关。

PageRank求网页i的PR值计算如下:

其中,d为阻尼系数,通常为0.85。是指向网页 i 的网页集合。是指网页j中的链接指向的集合,是指集合中元素的个数。

TextRank在构建图的时候将节点由网页改成了句子,并为节点之间的边引入了权值,其中权值表示两个句子的相似程度。其计算公式如下:

公式中的为图中节点和的边的权重。其他符号与PageRank公式相同。

TextRank算法除了做文本关键词提取,还可以做文本摘要提取,效果不错。但是TextRank的计算复杂度很高,应用不广。

NO.3 基于主题模型的关键词抽取

基于主题关键词提取算法主要利用的是主题模型中关于主题的分布的性质进行关键词提取。算法步骤如下:

1 获取候选关键词

从文章中获取候选关键词。即将文本分词,也可以再根据词性选取候选关键词。

2 语料学习

根据大规模预料学习得到主题模型。

3 计算文章主题分部

根据得到的隐含主题模型,计算文章的主题分布和候选关键词分布。

4 排序

计算文档和候选关键词的主题相似度并排序,选取前n个词作为关键词。

算法的关键在于主题模型的构建。主题模型是一种文档生成模型,对于一篇文章,我们的构思思路是先确定几个主题,然后根据主题想好描述主题的词汇,将词汇按照语法规则组成句子,段落,最后生成一篇文章。

主题模型也是基于这个思想,它认为文档是一些主题的混合分布,主题又是词语的概率分布,pLSA模型就是第一个根据这个想法构建的模型。同样地,我们反过来想,我们找到了文档的主题,然后主题中有代表性的词就能表示这篇文档的核心意思,就是文档的关键词。

pLSA模型认为,一篇文档中的每一个词都是通过一定概率选取某个主题,然后再按照一定的概率从主题中选取得到这个词语,这个词语的计算公式为:

一些贝叶斯学派的研究者对于pLSA模型进行了改进,他们认为,文章对应主题的概率以及主题对应词语的概率不是一定的,也服从一定的概率,于是就有了现阶段常用的主题模型--LDA主题模型。

LDA是D.M.Blei在2003年提出的。LDA采用了词袋模型的方法简化了问题的复杂性。在LDA模型中,每一篇文档是一些主题的构成的概率分布,而每一个主题又是很多单词构成的一个概率分布。同时,无论是主题构成的概率分布还是单词构成的概率分布也不是一定的,这些分布也服从Dirichlet 先验分布。

文档的生成模型可以用如下图模型表示:

其中为先验分布的超参数,为第k个主题下的所有单词的分布,为文档的主题分布,w为文档的词,z为w所对应的主题。

图 3 Blei在论文中的图模型

DA挖掘了文本的深层语义即文本的主题,用文本的主题来表示文本的也从一定程度上降低了文本向量的维度,很多人用这种方式对文本做分类,取得了不错的效果。

LDA关键词提取算法利用文档的隐含语义信息来提取关键词,但是主题模型提取的关键词比较宽泛,不能很好的反应文档主题。另外,对于LDA模型的时间复杂度较高,需要大量的实践训练。

NO.4 应用

现阶段,文本的关键词提取在基于文本的搜索、推荐以及数据挖掘领域有着很广泛的应用。同时在实际应用中,因为应用环境的复杂性,对于不同类型的文本,例如长文本和短文本,用同一种文本关键词提取方法得到的效果并相同。因此,在实际应用中针对不同的条件环境所采用的算法会有所不同,没有某一类算法在所有的环境下都有很好的效果。

相对于上文中所提到的算法,一些组合算法在工程上被大量应用以弥补单算法的不足,例如将TF-IDF算法与TextRank算法相结合,或者综合TF-IDF与词性得到关键词等。同时,工程上对于文本的预处理以及文本分词的准确性也有很大的依赖。对于文本的错别字,变形词等信息,需要在预处理阶段予以解决,分词算法的选择,未登录词以及歧义词的识别在一定程度上对于关键词突提取会又很大的影响。

关键词提取是一个看似简单,在实际应用中却十分棘手的任务,从现有的算法的基础上进行工程优化,达观数据在这方面做了很大的努力并且取得了不错的效果。

NO.5 总结

本文介绍了三种常用的无监督的关键词提取算法,并介绍了其优缺点。关键词提取在文本挖掘领域具有很广阔的应用,现有的方法也存在一定的问题,我们依然会在关键词提取的问题上继续努力研究,也欢迎大家积极交流。

参考文献

[1] TextRank算法提取关键词和摘要http://xiaosheng.me/2017/04/08/article49/

[2] Page L, Brin S, Motwani R,et al. The PageRank citation ranking: Bringing order to the web[R]. StanfordInfoLab, 1999.

[3] 刘知远. 基于文档主题结构的关键词抽取方法研究[D]. 北京: 清华大学, 2011.

[4] tf-idf,https://zh.wikipedia.org/zh-hans/Tf-idf

[5] 一文详解机器领域的LDA主题模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31470216

[6] Blei D M, Ng A Y, Jordan MI. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of machine Learning research, 2003,3(Jan): 993-1022.

[7] 赵京胜, 朱巧明, 周国栋, 等. 自动关键词抽取研究综述[J]. 软件学报, 2017,28(9): 2431-2449.

作者简介

韩伟:达观数据数据挖掘工程师,负责达观数据文本方面的挖掘与应用。主要参与达观数据标签提取与文本分类系统的构建与实现,对深度学习,NLP数据挖掘领域有浓厚兴趣。

达观数据
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达观数据是一家专注于文本智能处理技术的国家高新技术企业,获得2018年度中国人工智能领域最高奖项 “吴文俊人工智能科技奖”,也是本年度上海市唯一获奖企业。达观数据利用先进的自然语言理解、自然语言生成、知识图谱等技术,为大型企业和政府客户提供文本自动抽取、审核、纠错、搜索、推荐、写作等智能软件系统,让计算机代替人工完成业务流程自动化,大幅度提高企业效率。

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达观数据成立于2015年,是中国领先的文本智能处理企业,利用先进的文字语义自动分析技术,为企业、政府等各大机构提供文本自动抽取、审核、纠错、搜索、推荐、写作等智能软件系统,让计算机代替人工实现业务流程自动化,大幅度提高运营效率。 达观数据为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等大数据服务,是国内唯一一家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。

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刘知远人物

刘知远,清华大学计算机系副教授、博士生导师。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。2011 年获得清华大学博士学位,已在 ACL、IJCAI、AAAI 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 60 余篇,Google Scholar 统计引用超过 2100 次。承担多项国家自然科学基金。曾获清华大学优秀博士学位论文、中国人工智能学会优秀博士学位论文、清华大学优秀博士后、中文信息学会青年创新奖,入选中国科学青年人才托举工程、CCF-Intel 青年学者提升计划。担任中文信息学会青年工作委员会执委、副主任,中文信息学会社会媒体处理专委会委员、秘书,SCI 期刊 Frontiers of Computer Science 青年编委,ACL、COLING、IJCNLP 领域主席。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

时间复杂度技术

在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如,如果一个算法对于任何大小为 n (必须比 n0 大)的输入,它至多需要 5n3 + 3n 的时间运行完毕,那么它的渐近时间复杂度是 O(n3)。

收敛技术

在数学,计算机科学和逻辑学中,收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论(变换终止),并且得出的结论是独立于达到它的路径(他们是融合的)。 通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说,如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型,模型即达到收敛状态。在深度学习中,损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变,暂时形成收敛的假象。

文本分类技术

该技术可被用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。文本挖掘所使用的模型有词袋(BOW)模型、语言模型(ngram)和主题模型。隐马尔可夫模型通常用于词性标注(POS)。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

超参数技术

在机器学习中,超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。 相反,其他参数的值是通过训练得出的。 不同的模型训练算法需要不同的超参数,一些简单的算法(如普通最小二乘回归)不需要。 给定这些超参数,训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式,并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。 在实际应用中一般需要对超参数进行优化,以找到一个超参数元组(tuple),由这些超参数元组形成一个最优化模型,该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

边缘概率技术

边缘概率又称边缘分布,指在多维随机变量中,只包含部分变量的概率分布,边缘分布中实际上进行了降维操作。

推荐系统技术

推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

词袋模型技术

词袋模型(英语:Bag-of-words model)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。此模型下,像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现,这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。最近词袋模型也被应用在电脑视觉领域。

反比文档频数权重评价方法技术

tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。tf-idf是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。tf-idf加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了tf-idf以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法,以确定文件在搜索结果中出现的顺序。

语料库技术

语料库一词在语言学上意指大量的文本,通常经过整理,具有既定格式与标记;事实上,语料库英文 "text corpus" 的涵意即为"body of text"。

噪音技术

噪音是一个随机误差或观测变量的方差。在拟合数据的过程中,我们常见的公式$y=f(x)+\epsilon$中$\epsilon$即为噪音。 数据通常包含噪音,错误,例外或不确定性,或者不完整。 错误和噪音可能会混淆数据挖掘过程,从而导致错误模式的衍生。去除噪音是数据挖掘(data mining)或知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)的一个重要步骤。

分类问题技术

分类问题是数据挖掘处理的一个重要组成部分,在机器学习领域,分类问题通常被认为属于监督式学习(supervised learning),也就是说,分类问题的目标是根据已知样本的某些特征,判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。根据类别的数量还可以进一步将分类问题划分为二元分类(binary classification)和多元分类(multiclass classification)。

佩奇(网页)排名算法技术

佩奇排名,又称网页排名、谷歌左侧排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。

语义网技术

语义网是由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李在1998年提出的一个概念,它的核心是:通过给万维网上的文档蒂姆加能够被计算机所理解的语义,从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。语义万维网通过使用标准、置标语言和相关的处理工具来扩展万维网的能力。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

语义网络技术

语义网络常常用作知识表示的一种形式。它其实是一种有向图;其中,顶点代表的是概念,而边则表示的是这些概念之间的语义关系。

文本挖掘技术

文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等,大致相当于文字分析,一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生,如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程,产生结构化数据,并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性,新颖性和趣味性。

主题模型技术

主题模型(Topic Model)在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲,如果一篇文章有一个中心思想,那么一些特定词语会更频繁的出现。比方说,如果一篇文章是在讲狗的,那“狗”和“骨头”等词出现的频率会高些。如果一篇文章是在讲猫的,那“猫”和“鱼”等词出现的频率会高些。而有些词例如“这个”、“和”大概在两篇文章中出现的频率会大致相等。但真实的情况是,一篇文章通常包含多种主题,而且每个主题所占比例各不相同。因此,如果一篇文章10%和猫有关,90%和狗有关,那么和狗相关的关键字出现的次数大概会是和猫相关的关键字出现次数的9倍。一个主题模型试图用数学框架来体现文档的这种特点。主题模型自动分析每个文档,统计文档内的词语,根据统计的信息来断定当前文档含有哪些主题,以及每个主题所占的比例各为多少。

信息论技术

信息论是在信息可以量度的基础上,研究有效地和可靠地传递信息的科学,它涉及信息量度、信息特性、信息传输速率、信道容量、干扰对信息传输的影响等方面的知识。通常把上述范围的信息论称为狭义的信息论,又因为它的创始人是香农,故又称为香农信息论。

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