[论文解读] Coherent Keyphrase Extraction via Web Mining

Peter D. Turney|ArXiv.org|Aug 20, 2003

Advanced Text Analysis Techniques参考文献 18被引用 160

一句话总结

该论文通过利用网络挖掘来衡量候选关键词短语之间的统计关联性，增强了Kea关键词提取算法，从而提升了其语义一致性。该方法利用基于网络的共现统计信息过滤掉语义不连贯的关键词短语，生成质量更高的输出，且无需微调即可在计算机科学和物理学等不同领域中良好泛化。

ABSTRACT

Keyphrases are useful for a variety of purposes, including summarizing, indexing, labeling, categorizing, clustering, highlighting, browsing, and searching. The task of automatic keyphrase extraction is to select keyphrases from within the text of a given document. Automatic keyphrase extraction makes it feasible to generate keyphrases for the huge number of documents that do not have manually assigned keyphrases. A limitation of previous keyphrase extraction algorithms is that the selected keyphrases are occasionally incoherent. That is, the majority of the output keyphrases may fit together well, but there may be a minority that appear to be outliers, with no clear semantic relation to the majority or to each other. This paper presents enhancements to the Kea keyphrase extraction algorithm that are designed to increase the coherence of the extracted keyphrases. The approach is to use the degree of statistical association among candidate keyphrases as evidence that they may be semantically related. The statistical association is measured using web mining. Experiments demonstrate that the enhancements improve the quality of the extracted keyphrases. Furthermore, the enhancements are not domain-specific: the algorithm generalizes well when it is trained on one domain (computer science documents) and tested on another (physics documents).

研究动机与目标

• 解决自动关键词提取中出现的不连贯关键词短语问题，即某些提取出的术语与其他术语之间缺乏语义关联。
• 在不依赖领域特定训练数据的前提下，提升所提取关键词短语的整体连贯性。
• 开发一种利用网络挖掘检测候选关键词短语之间语义关系的方法，通过统计关联性实现。
• 确保算法在不同领域（如计算机科学和物理学）中具有良好泛化能力。
• 通过整合基于网络的术语共现证据，改进Kea算法，以过滤掉语义无关的关键词短语。

提出的方法

• 该方法使用网络挖掘从搜索引擎结果中收集候选关键词短语的共现统计信息，测量其统计关联性。
• 基于关键词短语对在网页上的共现频率，计算其关联度量，使用点互信息（PMI）或类似指标。
• 根据候选关键词短语与其他候选短语的平均关联得分对它们进行排序和过滤，优先选择语义上相互关联的短语。
• 将此连贯性得分整合进Kea框架中，修改选择过程，优先选择彼此之间相互关联的术语组。
• 该方法与领域无关，仅依赖于网络规模的统计信息，而无需标注训练数据或语言学特征。
• 最终的关键词集合通过基于网络证据的个体术语相关性与集体连贯性最大化来选择。

实验结果

研究问题

• RQ1 网络挖掘能否有效用于提升自动提取关键词短语的连贯性？
• RQ2 通过网页共现测量关键词短语之间的统计关联性，是否能提升输出的语义质量？
• RQ3 增强后的算法是否能在无需微调或领域特定调优的情况下实现跨领域泛化？
• RQ4 引入连贯性过滤后，对提取关键词短语的精确率和相关性有何影响？
• RQ5 所提取的关键词短语在多大程度上构成一个语义连贯的整体，而非随机或零散的集合？

主要发现

• 增强后的算法通过过滤掉语义无关的术语，显著提升了所提取关键词短语的连贯性。
• 该方法在不同领域中泛化良好：在计算机科学文档上训练并在物理学期刊文档上测试时表现优异。
• 利用网络挖掘测量术语关联性，相比原始Kea算法，能生成更具语义一致性的关键词短语集合。
• 该方法无需领域特定的训练数据或语言学资源，具有广泛的适用性。
• 实验表明，经过连贯性增强的版本生成的关键词集合更具意义且上下文相关性更高。
• 该算法在保持高关键词选择精确率的同时，显著减少了输出中异常值或无关术语的数量。