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PKE_zh, Python Keyphrase Extraction for zh(chinese).

pke_zh实现了多种中文关键词提取算法，包括有监督的WordRank，无监督的TextRank、TfIdf、KeyBert、PositionRank、TopicRank等，扩展性强，开箱即用。

Guide

• Features
• Install
• Usage
• Contact
• References

• WordRank：本项目基于Python实现了句子的文本特征、统计特征、Tag特征、语言模型特征提取，结合GBDT模型区分出句子中各词的重要性得分，进而提取关键词，速度快，效果好，泛化性一般，依赖有监督数据。

• 统计算法

• TFIDF：本项目基于jieba的IDF词表实现了TFIDF的关键词抽取，该方法是很强的baseline，有较强普适性，基本能应付大部分关键词抽取场景，简单有效，速度很快，效果一般

• YAKE：本项目实现了YAKE，该算法基于人工总结的规则（词的位置，词频，上下文关系，词在句中频率），不依赖外部语料，从单文档提取关键词，速度很快，效果差

• 图算法

• TextRank：本项目基于networkx实现了TextRank，该算法简单套用PageRank思想到关键词提取，效果不比TFIDF强，而且涉及网络构建和随机游走迭代，速度慢，效果一般

• SingleRank：本项目基于networkx实现了SingleRank，该算法类似TextRank，是PageRank的变体，可以提取出关键短语，速度快，效果一般

• TopicRank：本项目基于networkx实现了TopicRank，该算法基于主题模型的关键词提取，考虑了文档中词语的语义关系，可以提取出与文档主题相关的关键词，速度慢，效果一般

• MultipartiteRank：本项目基于networkx实现了MultipartiteRank，该算法基于多元关系提取关键词，在TopicRank的基础上，考虑了词语的语义关系和词语位置，速度慢，效果一般

• PositionRank：本项目基于networkx实现了PositionRank，该算法基于PageRank的图关系计算词权重，考虑了词位置和词频，速度一般，效果好

• 语义模型

• KeyBERT：本项目基于text2vec实现了KeyBert，利用了预训练句子表征模型计算句子embedding和各词embedding相似度来提取关键词，速度很慢，效果最好

• 延展阅读：中文关键词提取解决思路

模型选型

• 要求速度快，选择TFIDF、PositionRank、WordRank
• 要求效果好，选择KeyBERT
• 有监督数据，选择WordRank

• From pip:

pip install -U pke_zh

• From source：

git clone https://github.com/shibing624/pke_zh.git
cd pke_zh
python setup.py install

example: examples/keyphrase_extraction_demo.py

from pke_zh import WordRank
m = WordRank()
print(m.extract("哪里下载电视剧周恩来？"))

output:

[('电视剧', 3), ('周恩来', 3), ('下载', 2), ('哪里', 1), ('？', 0)]

• 返回值：核心短语列表，(keyphrase, score)，其中score： 3：核心词；2：限定词；1：可省略词；0：干扰词
• score共分4级：
  • Super important：3级，主要包括POI核心词，比如“方特、欢乐谷”
  • Required：2级，包括行政区词、品类词等，比如“北京 温泉”中“北京”和“温泉”都很重要
  • Important：1级，包括品类词、门票等，比如“顺景 温泉”中“温泉”相对没有那么重要，用户搜“顺景”大部分都是温泉的需求
  • Unimportant：0级，包括语气词、代词、泛需求词、停用词等
• 模型：默认调用训练好的WordRank模型wordrank_model.pkl，模型自动下载于 ~/.cache/pke_zh/wordrank_model.pkl

WordRank模型：对输入query分词并提取多类特征，再把特征喂给GBDT等分类模型，模型区分出各词的重要性得分，挑出topK个词作为关键词

• 文本特征：包括Query长度、Term长度，Term在Query中的偏移量，term词性、长度信息、term数目、位置信息、句法依存tag、是否数字、是否英文、是否停用词、是否专名实体、是否重要行业词、embedding模长、删词差异度、以及短语生成树得到term权重等
• 统计特征：包括PMI、IDF、TextRank值、前后词互信息、左右邻熵、独立检索占比（term单独作为query的qv/所有包含term的query的qv和）、统计概率、idf变种iqf
• 语言模型特征：整个query的语言模型概率 / 去掉该Term后的Query的语言模型概率

训练样本格式：

邪御天娇 免费 阅读,3 1 1

模型结构：

training example: examples/train_supervised_wordrank_demo.py

支持TextRank、TfIdf、PositionRank、KeyBert等关键词提取算法。

example: examples/unsupervised_demo.py

from pke_zh import TextRank, TfIdf, SingleRank, PositionRank, TopicRank, MultipartiteRank, Yake, KeyBert
q = '哪里下载电视剧周恩来？'
TextRank_m = TextRank()
TfIdf_m = TfIdf()
PositionRank_m = PositionRank()
KeyBert_m = KeyBert()

r = TextRank_m.extract(q)
print('TextRank:', r)

r = TfIdf_m.extract(q)
print('TfIdf:', r)

r = PositionRank_m.extract(q)
print('PositionRank_m:', r)

r = KeyBert_m.extract(q)
print('KeyBert_m:', r)

output:

TextRank: [('电视剧', 1.00000002)]
TfIdf: [('哪里下载', 1.328307500322222), ('下载电视剧', 1.328307500322222), ('电视剧周恩来', 1.328307500322222)]
PositionRank_m: [('电视剧', 1.0)]
KeyBert_m: [('电视剧', 0.47165293)]

支持TextRank摘要提取算法。

example: examples/keysentences_extraction_demo.py

from pke_zh import TextRank
m = TextRank()
r = m.extract_sentences("较早进入中国市场的星巴克，是不少小资钟情的品牌。相比 在美国的平民形象，星巴克在中国就显得“高端”得多。用料并无差别的一杯中杯美式咖啡，在美国仅约合人民币12元，国内要卖21元，相当于贵了75%。  第一财经日报")
print(r)

output:

[('相比在美国的平民形象', 0.13208935993025409), ('在美国仅约合人民币12元', 0.1320761453200497), ('星巴克在中国就显得“高端”得多', 0.12497451534612379), ('国内要卖21元', 0.11929080110899569) ...]

• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: [email protected]
• 微信我：加我微信号：xuming624, 备注：姓名-公司名-NLP 进NLP交流群。

如果你在研究中使用了pke_zh，请按如下格式引用： APA:

Xu, M. pke_zh: Python keyphrase extraction toolkit for chinese (Version 0.2.2) [Computer software]. https://github.com/shibing624/pke_zh

BibTeX:

@misc{pke_zh,
  author = {Xu, Ming},
  title = {pke_zh: Python keyphrase extraction toolkit for chinese},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/shibing624/pke_zh}},
}

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加pke_zh的链接和授权协议。

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

• boudinfl/pke
• Context-Aware Document Term Weighting for Ad-Hoc Search
• term weighting
• DeepCT