〔摘要〕基于大規(guī)模層級(jí)分類語(yǔ)料庫(kù)，抽取網(wǎng)頁(yè)上專家已經(jīng)標(biāo)引的關(guān)鍵詞形成關(guān)鍵詞表;針對(duì)關(guān)鍵詞的領(lǐng)域不均勻性和鄰界域兩個(gè)特征，提出并模擬計(jì)算了關(guān)鍵詞表征文本主題特征程度的主題度。以關(guān)鍵詞及其主題度為領(lǐng)域知識(shí)，結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法，完成了一個(gè)知識(shí)與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引系統(tǒng)。
　　〔關(guān)鍵詞〕關(guān)鍵詞標(biāo)引 分類語(yǔ)料庫(kù) 主題度
　　〔分類號(hào)〕G254.361 TP391.1
　　
　　Knowledge Repository Acquire for Keywords Auto-Indexing System Based on Labeled and Classed Corpus
　　Liu Hua
　　College of Chinese Language and Culture of Jinan University, Guangzhou510610
　　〔Abstract〕From a classed large-scale corpus, extracts keywords labeled on web pages by indexing specialist and formed a keywords list; Referring to the two characteristics of keywords: fields non-even and exists range edge, brought up and calculated the words" subject degree by statistical model.Subject degree expresses text content" s subject concept. Based on subject degree, constructed a key words auto-indexing system.
　　〔Keywords〕keywords indexing classed corpus subject degree
　　
　　1關(guān)鍵詞標(biāo)引知識(shí)
　　
　　關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引根據(jù)文檔的主題內(nèi)容，借助計(jì)算機(jī)處理技術(shù)，自動(dòng)從文檔中直接抽取關(guān)鍵詞作為標(biāo)引詞。關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引可分為兩種：基于知識(shí)的和基于統(tǒng)計(jì)的�；�于知識(shí)的關(guān)鍵詞標(biāo)引通常見(jiàn)于圖書館文獻(xiàn)標(biāo)引領(lǐng)域，主要基于已有的標(biāo)引資源，如《漢語(yǔ)主題詞語(yǔ)表》、《中國(guó)分類詞語(yǔ)表》及其復(fù)分表以及各�？菩灾黝}標(biāo)引手冊(cè)等，利用文獻(xiàn)標(biāo)引規(guī)則，由專家手工標(biāo)引。基于統(tǒng)計(jì)的主題詞標(biāo)引主要借助于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)，如馬爾可夫統(tǒng)計(jì)模型和互信息、最大熵模型等。
　　關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引的任務(wù)包括:①文檔表示為怎樣的詞語(yǔ)集合作為關(guān)鍵詞候選項(xiàng) ;②依據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)選出候選項(xiàng)作為關(guān)鍵詞。
　　因此，關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引需要的領(lǐng)域知識(shí)主要包括:關(guān)鍵詞候選項(xiàng)、表示詞語(yǔ)主題象征性能力的某種強(qiáng)度或權(quán)重。
　　本文基于大規(guī)模層級(jí)分類標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)，抽取網(wǎng)頁(yè)上專家已經(jīng)標(biāo)引的關(guān)鍵詞形成超大詞語(yǔ)表;針對(duì)關(guān)鍵詞的領(lǐng)域不均勻性和鄰界域兩個(gè)特征，提出并模擬計(jì)算了關(guān)鍵詞表征文本主題特征程度的主題度。
　　
　　2基于語(yǔ)料庫(kù)的關(guān)鍵詞標(biāo)注知識(shí)獲取
　　
　　2.1專家標(biāo)引的網(wǎng)頁(yè)關(guān)鍵詞獲取
　　在構(gòu)建文本分類和主題詞標(biāo)引系統(tǒng)時(shí)，我們建立了一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)。語(yǔ)料來(lái)自幾個(gè)門戶網(wǎng)站，時(shí)間跨度為3年(2003-2005)，共約60萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)，6億字。對(duì)60萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)提取出詳細(xì)的語(yǔ)料信息，如標(biāo)題、欄目、關(guān)鍵詞、時(shí)間、同主題鏈接標(biāo)題和正文。
　　同時(shí)，我們通過(guò)對(duì)4個(gè)門戶網(wǎng)站、3個(gè)搜索引擎和13個(gè)主流報(bào)紙網(wǎng)站的欄目分類體系和傳統(tǒng)分類體系的對(duì)比研究，使用同名欄目去重、相似欄目合并、異名同類欄目映射、子類欄目提煉上升等手段，最終在總結(jié)各大網(wǎng)站欄目共性的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)考慮“主題劃分”、“生活優(yōu)先”的原則，歸納出一個(gè)網(wǎng)頁(yè)分類用類目體系。該體系分15個(gè)大類，層級(jí)類別最深為4級(jí)，如“科技_數(shù)碼_視頻_數(shù)字電視”，類目總共244個(gè)。
　　將語(yǔ)料庫(kù)的網(wǎng)頁(yè)欄目和已建立的網(wǎng)頁(yè)分類體系進(jìn)行映射，最終，形成以XML格式存儲(chǔ)的詳細(xì)標(biāo)注語(yǔ)料屬性的層級(jí)分類語(yǔ)料庫(kù)。
　　語(yǔ)料庫(kù)信息匯總見(jiàn)表1(僅列舉大類):
　　
　　在網(wǎng)頁(yè)信息提取時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)很多網(wǎng)頁(yè)已經(jīng)人工標(biāo)引了關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞往往標(biāo)引在標(biāo)題下面，是那些具有文本主題表示功能的詞語(yǔ)。關(guān)鍵詞是對(duì)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的主題進(jìn)行描述的關(guān)鍵性詞語(yǔ)，一般一個(gè)網(wǎng)頁(yè)約兩三個(gè)關(guān)鍵詞。例如一篇題為《中國(guó)民航總局解禁“紅眼航班” 消費(fèi)者喜聞樂(lè)見(jiàn)》的網(wǎng)頁(yè)，其關(guān)鍵詞為“民航、紅眼航班”。這些關(guān)鍵詞都是網(wǎng)站主題標(biāo)引專家長(zhǎng)期積累下來(lái)的集體智慧，是我們基于知識(shí)的標(biāo)引系統(tǒng)非常珍貴的專家資源，不僅為我們的關(guān)鍵詞標(biāo)引詞表提供了來(lái)源，也為我們進(jìn)行的文本分類和主題詞標(biāo)引提供了很好的訓(xùn)練和測(cè)試語(yǔ)料。
　　我們?cè)谏衔慕�立的超大�?guī)模分類語(yǔ)料庫(kù)中抽取出其中已標(biāo)注的關(guān)鍵詞，總共獲得229 237個(gè)詞條(去重后)，按網(wǎng)頁(yè)的主題屬性存儲(chǔ)進(jìn)詞表，形成15個(gè)大類的領(lǐng)域關(guān)鍵詞詞表和244個(gè)小類的領(lǐng)域關(guān)鍵詞詞表。
　　表2是科技、經(jīng)濟(jì)、藝術(shù)、汽車、體育、旅游、教育抽取的7類關(guān)鍵詞舉例。
　　2.2關(guān)鍵詞主題度計(jì)算
　　在情報(bào)學(xué)上，關(guān)鍵詞是指在論文標(biāo)題、摘要或正文中，用以標(biāo)識(shí)和表達(dá)文檔主題概念的詞語(yǔ)。關(guān)鍵詞的主要特征是主題性:關(guān)鍵詞揭示的是文檔最核心的內(nèi)容，關(guān)鍵詞能高度概括和代表整個(gè)文檔的基本內(nèi)容，是文檔的靈魂。
　　戴璞認(rèn)為“關(guān)鍵詞表達(dá)主題概念時(shí)能準(zhǔn)確地表達(dá)事物的本質(zhì)屬性”；王明燕認(rèn)為“關(guān)鍵詞是用以表示文章主題、內(nèi)容、信息、款目的單詞或術(shù)語(yǔ)，是反映文章內(nèi)容的名詞性術(shù)語(yǔ)，對(duì)文章內(nèi)容具有實(shí)質(zhì)性意義的詞或詞組，是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語(yǔ)言詞匯”；楊一瓊認(rèn)為關(guān)鍵詞的主要特征是“主題性:關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容，是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉與概括，具有鮮明的主題色彩，讀者只要分析一下關(guān)鍵詞，就可大致研判論文的學(xué)科類別、主題內(nèi)容及可能提供的信息量”。
　　因此，我們引入了主題度概念來(lái)表示一個(gè)詞語(yǔ)對(duì)文檔主題概念的表征程度。主題度，是指在文本表示時(shí)，將文本的主題特征(例如主題概念、核心內(nèi)容、中心思想等)鮮明地表示出來(lái)的程度。例如，常見(jiàn)的虛詞性成分(如“總而言之”)的文本主題表示功能較弱，主題度弱;而一些領(lǐng)域性強(qiáng)的體詞性成分(如“封閉式基金”)則文本主題表示功能較強(qiáng)，主題度強(qiáng)。
　　標(biāo)引的關(guān)鍵詞應(yīng)該主題度高，這就需要在權(quán)重計(jì)算時(shí)不僅降低常用詞，而且應(yīng)該凸顯主題特征明顯的詞語(yǔ)。通常的關(guān)鍵詞標(biāo)引特別是基于詞串統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵詞標(biāo)引方法，最大的問(wèn)題在于流于簡(jiǎn)單的詞頻統(tǒng)計(jì)，往往過(guò)分突出了詞頻的影響。我們?cè)跇?gòu)建的大規(guī)模分類語(yǔ)料庫(kù)中進(jìn)行詞語(yǔ)的主題度訓(xùn)練，獲得了每一詞語(yǔ)的主題度。
　　戈夫曼提出，文獻(xiàn)詞匯的分布由高頻轉(zhuǎn)向低頻時(shí)，可能存在著一個(gè)鄰界域，由于高頻詞多為功能詞，低頻詞在很低程度上是作者用詞特點(diǎn)的反映，只有處于鄰界域內(nèi)的詞才真正表達(dá)文獻(xiàn)的主題內(nèi)容，這些詞經(jīng)過(guò)停用詞表的刪除最適合做標(biāo)引詞。對(duì)已經(jīng)專家標(biāo)引的關(guān)鍵詞作進(jìn)一步分析，我們發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵詞通常偏向于專業(yè)領(lǐng)域里的術(shù)語(yǔ)性較強(qiáng)的詞語(yǔ)，大多就是術(shù)語(yǔ)。術(shù)語(yǔ)是專業(yè)領(lǐng)域中概念的語(yǔ)言指稱，其主要特征也是主題性，關(guān)鍵詞的主題度就是術(shù)語(yǔ)主題性特征的反映。
　　因此，我們認(rèn)為關(guān)鍵詞主題度的本質(zhì)在于其領(lǐng)域分布的不均勻性，關(guān)鍵詞與領(lǐng)域類別密切相關(guān)，是某一領(lǐng)域中具有一定頻次的(鄰界域內(nèi))區(qū)別于其他領(lǐng)域內(nèi)容特征的體詞性成分。從表2例舉的關(guān)鍵詞中，我們也可以發(fā)現(xiàn)這點(diǎn)。
　　基于關(guān)鍵詞的領(lǐng)域不均勻性(主題表征性)和鄰界域的考慮，我們?yōu)殛P(guān)鍵詞的主題度獲取設(shè)計(jì)了形式化的計(jì)算模型(陳克利，2003):
　　
　　方差是體現(xiàn)數(shù)據(jù)分布是否均勻的很好的數(shù)學(xué)指標(biāo)，但從方差公式中可以看出，方差大小又受到詞頻大小的影響，為了消除此影響(因?yàn)樵~頻因素將通過(guò)測(cè)試時(shí)被標(biāo)注文檔的詞頻來(lái)體現(xiàn)，方差需要的只是訓(xùn)練時(shí)詞頻之間的差異性表示)，我們用方差除以該詞在各類中詞頻之和來(lái)表示關(guān)鍵詞在不同類之間的分布差異性。
　　這是對(duì)領(lǐng)域性不均勻性(主題表征性)的數(shù)學(xué)模擬，對(duì)關(guān)鍵詞鄰界域的性質(zhì)則通過(guò)〔log(N(wi)/N)〕2來(lái)模擬表示，含義為:總訓(xùn)練語(yǔ)料中出現(xiàn)次數(shù)相對(duì)較少的關(guān)鍵詞其權(quán)重相對(duì)較高。為削弱兩頭高低頻次的過(guò)分影響，拉近高頻與低頻詞語(yǔ)的頻率距離，突出頻率鄰界域中的詞語(yǔ)，采用對(duì)數(shù)后平方的方法進(jìn)行詞語(yǔ)頻率的平滑。這就避免了大量高頻的功能性虛詞(如“的、了、在、我”，等等)和低頻的個(gè)性化詞語(yǔ)(一些非常見(jiàn)的數(shù)字字母串、書面語(yǔ)、古語(yǔ)、方言詞，如“TODS、殘日、稟陳、圍嘴兒”)的出現(xiàn)，同時(shí)又照顧到中低頻的術(shù)語(yǔ)詞語(yǔ)。當(dāng)然，關(guān)鍵詞在總語(yǔ)料中的出現(xiàn)次數(shù)并不能完全說(shuō)明該詞在標(biāo)引中的重要性，頻率相同的關(guān)鍵詞在標(biāo)引中的重要性是不同的:在各類之間分布越均勻，其重要性越小，主題度越低，反之亦然。這就是我們將兩者結(jié)合起來(lái)(相乘)模擬表示主題度的原因。
　　詞頻統(tǒng)計(jì)后，進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，計(jì)算公式如下:
　　T(wi) = Fw×nZtd(wi)
　　其中T(wi)表示詞語(yǔ)wi的權(quán)重，F(xiàn)w表示詞語(yǔ)w的頻率，n>=1，可自由設(shè)置，這里n=3。如果某詞語(yǔ)，如新的數(shù)字字母串(切分時(shí)遺留的)，不在詞語(yǔ)表中，則沒(méi)有主題度�？紤]到許多數(shù)字字母串也可能是關(guān)鍵詞，如“3721、Windows XP”等，因此權(quán)重計(jì)算時(shí)將其主題度設(shè)為350(所有詞語(yǔ)表中詞語(yǔ)主題度的均值高一點(diǎn))。
　　表3是詞語(yǔ)主題度計(jì)算后主題度最低的前40個(gè)詞語(yǔ)。
　　
　　3基于領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引實(shí)現(xiàn)
　　
　　基于上文獲得的領(lǐng)域知識(shí)，我們完成了一個(gè)關(guān)鍵詞自動(dòng)標(biāo)引系統(tǒng)[8]。系統(tǒng)針對(duì)非學(xué)術(shù)性的中文文章自動(dòng)標(biāo)引關(guān)鍵詞。如一篇題為《微軟昨反訴歐盟 歷史上最大反壟斷官司再次升級(jí)》的文章，系統(tǒng)處理后，輸出標(biāo)引結(jié)果為“微軟、歐盟、反壟斷”。
　　測(cè)試集共105個(gè)XML文件，其中經(jīng)濟(jì)、科技類文檔約占一半。測(cè)試時(shí)，針對(duì)幾個(gè)測(cè)試點(diǎn)，兩人分別對(duì)105個(gè)文件進(jìn)行人工打分，打分時(shí)對(duì)每一測(cè)試點(diǎn)分別打分。然后，對(duì)每一測(cè)試點(diǎn)計(jì)算其平均分，列表如下:
　　
　　最后，計(jì)算各測(cè)試點(diǎn)的綜合平均得分，約為8.08。
　　
　　參考文獻(xiàn):
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　　[8] 主題詞自動(dòng)標(biāo)引在線演示地址.[2007-04-25].http://www.省略/class_demo.aspx.
　　
　　注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文�！�

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