基于词向量与TextRank的关键词提取方法
基于TextRank的关键词提取算法
在利用隐马尔可夫假设：后面一个一个词的出现只跟前面一个 词相关，简化统计语言模型：
字的概念，中文关键词也正是西方研究向中国迁移的直接成果之 一。关键词提取中最著名的算法是使用朴素贝叶斯机器学习算法 的Kea，Turney利用统计信息作为一个特征来改进该算法，目前的 Kea系统则使用基于领域词典的Kea++算法，大大提高了关键词提
取的性能。国内的关键词提取则相对起步较晚，1997年有关PAT树 的关键词提取算法被提出，2008年章杨等人分别将条件随机场和 TextRank算法引入关键字提取领域，进行了一定程度的改进。一些 研究人员则使用利用词义代替词的方法，在一定程度上解决了中文 分词及关键词提取中的歧义问题。 2.2 当前研究热点难点
4）健壮性：现实生活中的文本多由中文、字母、数字、公式 等不同类型的组分混合而成，这就要求一个实用的关键字提取系统 应该具有处理复杂文本的能力，即具有健壮性。
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ELECTRONICS WORLD・探索与观察
3.关键词提取一般步骤
进行关键字提取首先需要对文本进行中文分词，然后在分词得 到词序列的基础上构建图模型，最终在图模型的上使用TextRank算 法，计算得到关键字的重要性。 3.1 中文分词
1）可读性：在中文分词中这一点尤为重要，由于中文词语之 间没有空格，且专有名词多具有整体性，所以可读性对关键字提取 算法的实用性是一个巨大的挑战。
2）高速性：以新闻为代表的文本需要系统能够高速处理大量文本 以保证其时效性，这就对关键词提取的高速性有了很大程度的依赖。
3）学习性：实用的关键字提取系统应该能够处理领域广泛的 文本，为了适应社会高速发展中不断出现的新词，一个良好的关键 字提取系统应具有一定的学习能力。
基于TextRank的单文本关键字提取算法
∑ Ｓｃｏｒｅ（ Ｓｉ） ＝ （１ － ｄ） ＋ ｄ ×
×
Ｓｊ∈Ｉｎ（ Ｓｉ）
∑ ｓｊｉ
Ｓｃｏｒｅ（Ｓｊ） ，
Ｓ Ｓｋ∈Ｏｕｔ（Ｓｊ） ｊｉ
（１）
式中， ｓｊｉ 为节点 Ｓｉ ， Ｓｊ 形成的边结果值，２ 个句子
中的文本相似度越高，其值越大； Ｉｎ（Ｓｉ） 为所有指
向节点 Ｓｉ 的节点集合； Ｏｕｔ（Ｓｉ） 为节点 Ｓｉ 指向的
文章编号：１００９－ ２２６９（ ２０１８） ０３－ ００５８－ ０４
基于 ＴｅｘｔＲａｎｋ 的单文本关键字提取算法
朱必熙
（ 福建幼儿师范高等专科学校，福建 福州 ３５０００７）
摘要：ＴｅｘｔＲａｎｋ 算法在搜索关键字提取中应用十分广泛，针对 ＴｅｘｔＲａｎｋ 算法因考虑句子单词顺 序而导致权值范围过大的算法缺陷，提出了忽视句子单词的顺序，仅考虑某文本中的某一句的共 现关系，进行频率、权值分析．结果表明，该种方式能够有效地提高查询效率． 关键词： ＴｅｘｔＲａｎｋ；权值；频率；单文本；关键字；提取算法 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ
性的文本加入到候选关键词集合 Ｑ ；
互信息进行加权． 其他方法包括利用语义信息、网
３） 构建候选关键词图 Ｇ ＝ ｛ Ｓ，Ｅ｝ ，其中 Ｅ 为 页 Ｔａｇ 标签、词汇链等进行加权．
Ｑｉ × Ｑｊ ，即相连的边集合， Ｅ ⊂ ［Ｓ × Ｓ］ ，通过对候 选关键词中的共现关系来连接任意 ２ 个节点的边，
ëêê１１０ ûúú
型与 ＴｅｘｔＲａｎｋ 模型相结合，实验表明，这种方法在 语料库的主题信息明显时效果比较好． 方康［１０］ 提 出了将隐马尔科夫模型与 ＴｅｘｔＲａｎｋ 模型相结合， 实验表明，这种方法在单文档自动文摘抽取关键词 较少时效果比较好．Ｒｅｚａｅｉ［１１］ 针对网页提出将聚类 与 ＴｅｘｔＲａｎｋ 模型相结合的方法，对所有的名词词
数据科学中的关键词提取算法
数据科学中的关键词提取算法近年来，随着大数据时代的到来，数据科学在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
而在数据科学的研究中，关键词提取算法是一项至关重要的技术，它能够从海量的数据中提取出具有代表性和关联性的关键词，为后续的分析和应用提供有力的支持。
本文将介绍几种常用的关键词提取算法，并探讨它们的优缺点及应用场景。
一、TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种经典的关键词提取算法。
它通过计算关键词在文本中的频率和在整个文本集合中的逆文档频率来评估关键词的重要性。
TF-IDF算法的优点在于简单易懂、计算速度快，并且适用于各种类型的文本数据。
然而，TF-IDF算法也存在一些缺点，例如无法处理上下文信息、对长文本的处理效果较差等。
二、TextRank算法TextRank算法是一种基于图模型的关键词提取算法，它借鉴了PageRank算法的思想。
TextRank算法首先将文本中的句子或词语构建成一个图，然后通过迭代计算节点之间的相互关系，得到每个节点的权重值，最终选取权重值较高的节点作为关键词。
相比于TF-IDF算法，TextRank算法能够更好地利用上下文信息，对于长文本的处理效果也更好。
然而，TextRank算法在处理大规模数据时的计算复杂度较高，且对于文本的结构和语义信息要求较高。
三、LDA算法LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法是一种基于概率模型的关键词提取算法，它能够将文本数据划分为若干个主题，并为每个主题分配一定的关键词。
LDA算法通过对文本数据的主题分布和关键词分布进行推断，得到每个词语在每个主题中的权重值，从而确定关键词。
LDA算法在处理大规模数据时具有较好的可扩展性和灵活性，且能够发现文本数据中的隐藏主题。
然而，LDA算法也存在一些问题，例如对参数的选择敏感、计算复杂度较高等。
四、基于深度学习的算法近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的关键词提取算法也取得了显著的进展。
（三）基于tfidf和textrank关键字提取
（三）基于tfidf和textrank关键字提取前⾔关键词提取就是从⽂本⾥⾯把跟这篇⽂章意义最相关的⼀些词语抽取出来。
这个可以追溯到⽂献检索初期，关键词是为了⽂献标引⼯作，从报告、论⽂中选取出来⽤以表⽰全⽂主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论⽂中，我们依然可以看到关键词这⼀项。
因此，关键词在⽂献检索、⾃动⽂摘、⽂本聚类/分类等⽅⾯有着重要的应⽤，它不仅是进⾏这些⼯作不可或缺的基础和前提，也是互联⽹上信息建库的⼀项重要⼯作。
关键词抽取从⽅法来说主要有两种：第⼀种是关键词分配：就是给定⼀个已有的关键词库，对于新来的⽂档从该词库⾥⾯匹配⼏个词语作为这篇⽂档的关键词。
第⼆种是关键词提取：针对新⽂档，通过算法分析，提取⽂档中⼀些词语作为该⽂档的关键词。
⽬前⼤多数应⽤领域的关键词抽取算法都是基于后者实现的，从逻辑上说，后者⽐前者在实际应⽤中更准确。
下⾯介绍⼀些关于关键词抽取的常⽤和经典的算法实现。
基于 TF-IDF 算法进⾏关键词提取在信息检索理论中，TF-IDF 是 Term Frequency - Inverse Document Frequency 的简写。
TF-IDF 是⼀种数值统计，⽤于反映⼀个词对于语料中某篇⽂档的重要性。
在信息检索和⽂本挖掘领域，它经常⽤于因⼦加权。
TF-IDF 的主要思想就是：如果某个词在⼀篇⽂档中出现的频率⾼，也即 TF ⾼；并且在语料库中其他⽂档中很少出现，即 DF 低，也即IDF ⾼，则认为这个词具有很好的类别区分能⼒。
TF 为词频（Term Frequency），表⽰词 t 在⽂档 d 中出现的频率，计算公式：其中，ni,j 是该词 ti 在⽂件 dj 中的出现次数，⽽分母则是在⽂件 dj 中所有字词的出现次数之和。
IDF 为逆⽂档频率（Inverse Document Frequency），表⽰语料库中包含词 t 的⽂档的数⽬的倒数，计算公式：其中，|D|表⽰语料库中的⽂件总数，|{j:ti∈dj}| 包含词 ti 的⽂件数⽬，如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此⼀般情况下使⽤ 1+|{j:ti∈dj}|。
文本关键词提取(TFIDF和TextRank)
基于关键词提取的TFIDF和TextRank方法的对比研究题目：开发一个程序，在该程序中，允许输入一段文本（以界面或者文件输入方式均可），该程序自动抽取出包含的关键词，并按照关键词的权重由高到低排序后输出。
完成日期：2016.06.05一、需求分析1.以文本的形式读入数据，将每个单词抽象成一棵树，将单词与单词之间的关系抽象为图。
2.TFIDF算法部分以EXCEL形式将所有数据输出，TextRank算法部分直接以窗口形式输出排名前十位的数据。
3.本程序的目的是在提取文本关键词的同时，比较TFDIF和TextRank算法的准确性和性能方面的差异。
4.测试数据（附后）。
二、概要设计1.抽象数据类型映射树定义如下：ADT Map {数据对象ID：ID是类型为char的元素集合，即为一个单词中的单个字符，称为字符集。
数据对象val：val是类型为double或int的元素集合，为每个单词对应的 TF值或IDF值，称为频率集。
数据对象is_end：is_end是类型为bool的元素集合，判断当前子结点是否为单词末尾数据关系 R :R = { IDVal }IDVal = { word–> num| word ∈ ID，num ∈ val，表示从word到num之间的一一映射}运算符重载：下标运算符 [] : 运算对象为string值，返回对应string值的子树所代表的val值。
算术运算符 =：运算对象为double或int值，等式左值的val值替换为等式右值，并返回当前子树。
算术运算符 +-*/ : 运算对象为double或int值，对其val值进行运算，并返回当前子树。
相等运算符 ==和!= : 运算对象为val值，判断其val值是否相等，返回对应的bool值。
基本操作：InitMap (&T);操作结果：构造空树。
DestroyMap (&T);初始条件：树T存在。
操作结果：构造空树。
关键词提取算法TextRank
关键词提取算法TextRank很久以前，我⽤过做过⾏业关键词提取。
TFIDF 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 。
1. 介绍TextRank 由Mihalcea 与Tarau 于EMNLP'04 [1]提出来，其思想⾮常简单：通过词之间的相邻关系构建⽹络，然后⽤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 (V i )=(1−d )+d ∗∑j ∈In (V i)1|Out (V j )|PR (V j )其中，PR (V i )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 (V j )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 (V i )=(1−d )+d ∗∑j ∈In (V i )w ji∑V k ∈Out (V j)w jkWS (V j )2. 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 =1N N −1∑i =0P i ∩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。
自然语言处理中的关键词提取技术
自然语言处理中的关键词提取技术关键词提取技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它可以从给定的文本中自动识别和提取出最关键的单词或短语。
这些关键词通常代表了文本的主要主题或内容，能够为文本的分类、摘要生成、信息检索等任务提供重要的支持。
下面将介绍几种常用的关键词提取技术及其应用。
1. 基于词频统计的关键词提取基于词频统计的关键词提取技术是最简单和最常见的方法之一。
它通过统计文本中每个词出现的频率来判断其重要性，频率越高的词往往越重要。
例如，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算词语的权重，从而确定关键词。
TF-IDF算法将词频与逆文档频率相乘，逆文档频率指的是包含某个词的文档的数量的倒数，用于衡量一个词的普遍程度。
2. 基于文本语义的关键词提取基于文本语义的关键词提取技术利用自然语言处理和机器学习算法来识别文本中具有语义重要性的词语。
这种方法通常需要依赖大量的语料库进行训练和学习，以获取单词和句子的语义信息。
常用的算法包括隐含狄利克雷分布（LDA）和词嵌入（word embedding）模型。
LDA算法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语分配到不同的主题中，提取其中与主题相关的关键词。
词嵌入模型则将词语表示为高维向量，通过计算词向量之间的相似度来确定关键词。
3. 基于网络结构的关键词提取基于网络结构的关键词提取技术利用文本中词语之间的关系来确定关键词。
这种方法通常使用图论和网络分析的方法来构建词语之间的关系网络，然后利用图算法来找出网络中的关键节点，即关键词。
例如，TextRank算法使用图论中的PageRank算法确定文本中关键词的重要性。
另一种常见的方法是基于词语共现网络，通过计算词语之间的共现频率和权重来确定关键词。
关键词提取技术在很多NLP任务中都起到了重要的作用。
例如，在文本分类中，可以通过提取关键词来确定文本的主题，进而进行分类。
大数据分析中关键词抽取的使用教程
大数据分析中关键词抽取的使用教程大数据分析通过对海量数据进行挖掘和分析，可以帮助企业和个人发现潜在的商机和趋势，提出有效的决策方案。
而关键词抽取则是大数据分析中的一个重要步骤，它能够从文本数据中提取出关键词，并帮助我们更好地理解数据内容。
本文将为您介绍一些常用的关键词抽取方法和工具，以及它们的使用教程。
一、基于统计的关键词抽取方法1. TF-IDF算法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的关键词抽取算法。
它通过计算关键词在文本中的出现频率和在整个语料库中的重要性来确定关键词。
TF代表词频，即关键词在文本中出现的次数；IDF代表逆文本频率，即关键词在整个语料库中的重要性。
通过将TF和IDF相乘，得到关键词的权重，从而实现关键词抽取。
2. TextRank算法：TextRank算法是一种基于图的排序算法，它通过建立文本中词语之间的连接关系来确定关键词的重要性。
首先，将文本拆分成句子和单词，并构建一个有向图，其中句子和单词分别表示节点，边表示它们之间的连接关系。
然后，使用PageRank算法对图进行计算，得到每个节点的重要性分值，将分值较高的节点作为关键词。
二、常用的关键词抽取工具1. jieba分词工具：jieba是一款流行的中文分词工具，它可以将文本按词语进行切分。
通过调用jieba分词的关键词提取功能，可以快速提取出文本中的关键词。
使用方法如下：```pythonimport jiebaimport jieba.analysetext = "大数据分析是一项重要的技术，可以挖掘出很多有用的信息。
"keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5)print(keywords)```运行上述代码，将输出文本中的前5个关键词。
2. NLTK工具包：NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python工具包，它提供了丰富的自然语言处理功能，包括关键词抽取。
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输入层
投影层
输出层
图2
CBOW 模型示意图
Skip-gram 模型的原理 CBOW 模型正好相反，是通过当前 词语预测上下文。Skip-gram 模型同样分为三层：输入层，投影 层，输出层。如图 3 所示。
FastText
a)输入层是当前词语的 one-hot 编码。 b)投影层是将输入层的词语编码和权重矩阵进行索引计算， 得到当前词语的词向量。 c)输出层是一个 softmax 分类回归器，每个节点会输出 0-1
作者简介：周锦章（1993-） ，男，湖北黄冈人，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘､机器学习等；崔晓晖（1971-） ，男（通信作者） ，教授，博导，博 士，主要研究方向为大数据安全等（xcui@） ．
优先出版
周锦章，等：基于词向量与 TextRank 的关键词提取方法
第 36 卷第 5 期
网络训练语料，将词语嵌入到相应维度的空间中，得到的结果 就 是 词 向 量 。 利 用 FastText 工 具 生 成 词 向 量 是 基 于 CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型和 Skip-gram 模型。 CBOW 是根据上下文的词语预测当前词语出现概率的模 型。如图 2 所示，该模型总共分为三层：输入层、投影层和输 出层。 a)输入层即为当前单词周围的 n 个单词的词向量，记当前 词语为 w(t ) ，则周围的 n 个词语可以记为… w(t 2) ， w(t 1) ，
[9] [7,8]
分别
利用 LDA 和词向量聚类结合 TextRank 进行关键词抽取；李鹏 等人 用 Tag 值改进文档图节点的边权值的计算，并且将不同
—————————— 收稿日期：2017-11-27；修回日期：2018-01-10
基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金（2042017gf0035）
方法。首先，利用 FastText 将文档集进行词向量表征；其次，基于隐含主题分布思想和利用词汇间语义性的差异，构 建 TextRank 的转移概率矩阵；最后，进行词图的迭代计算和关键词抽取。实验结果表明，该方法的抽取效果相比于传 统方法有明显提升，同时证明利用词向量能简单而有效的改善 TextRank 算法的性能。 关键词：关键词抽取；语义差异性；TextRank；词向量；隐含主题分布 中图分类号：TP doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.0787
以上的三种算法因其简洁而有效，所以被广泛运用。为了 进一步提升抽取效果，刘俊等人[4]利用主题模型中词和主题的 分布情况计算词的主题特征，并将该特征与关键词抽取中的常 用特征结合，用装袋决策树方法，构造一个关键词抽取模型； 罗燕等[5]利用词频统计规律改进传统的 TF-IDF 算法， 提升了关 键词抽取效果；耿焕同等人[6]在词频统计的基础上结合词共现 图来找出频率较低的主题词来提升结果； 顾益军和夏天
档的关键词不仅仅是出现频率高的，而且有时候出现频率高的 词语却不一定是关键词。语言文字是高度抽象的符号，所以从 语义角度分析一篇文档的关键词很重要。综合以上论述，本文 就从隐含主题分布思想和语义差异性角度提出了基于词向量和 TextRank 的关键词提取方法。 方法的流程分为两步：a)利用 FastText 工具对文档数据集 进行训练，得到词向量表征；b)计算当前文档中各个词语的角 余弦位距，也就是对词语的语义差异性进行量化，用该结果对 原始 TextRank 算法的权重转移概率矩阵进行改进， 迭代计算至 收敛， 提取 TopK 个词语作为关键词。 方法的流程如图 1 所示。
Keyword extraction method based on word vector and textrank
Zhou Jinzhang, Cui Xiaohui†
(International School of Software, WuHan University, Wuhan 430072, China) Abstract: The influence of lexical semantic difference on TextRank algorithm is studied, this paper presents a keyword extraction method based on word vector and TextRank. Firstly, it used FastText to represent word vector from the document corpus. Then, based on the idea of implicit subject distribution and used the differences in lexical semantics to build a probability transfer matrix for TextRank. Finally, iterative calculate the lexical graph model and extracted keywords. Experimental results show that the extraction performance of this method is significantly improved compared with the traditional method. In addition, it is proved that the use of word vectors can improve the performance of TextRank algorithm simply and effectively. Key words: keyword extraction; semantic difference; TextRank; word vector; implied subject distribution Tag 值结果融合，提出了新的 Tag-TextRank 算法；李跃鹏等人
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基于词向量与 TextRank 的关键词提取方法
作者 机构 DOI 基金项目 预排期卷 摘要 周锦章，崔晓晖 武汉大学 国际软件学院 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.11.0787 中央高校基本科研业务费专项资金（2042017gf0035） 《计算机应用研究》 2019 年第 36 卷第 5 期 针对词汇语义的差异性对 TextRank 算法的影响进行了研究， 提出一种基于词向量与 TextRank 的关键词抽取方法。首先，利用 FastText 将文档集进行词向量表征；其次，基于隐含主题分 布思想和利用词汇间语义性的差异，构建 TextRank 的转移概率矩阵；最后，进行词图的迭代 计算和关键词抽取。实验结果表明，该方法的抽取效果相比于传统方法有明显提升，同时证 明利用词向量能简单而有效的改善 TextRank 算法的性能。 关键词 作者简介 关键词抽取；语义差异性；TextRank；词向量；隐含主题分布 周锦章（1993-） ，男，湖北黄冈人，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘､机器学习等；崔 晓晖（ 1971- ） ，男（通信作者） ，教授，博导，博士，主要研究方向为大数据安全等 （xcui@） ． 中图分类号 访问地址 投稿日期 修回日期 发布日期 引用格式 TP /article/02-2019-05-023.html 2017 年 11 月 27 日 2018 年 1 月 10 日 2018 年 4 月 18 日 周锦章, 崔晓晖. 基于词向量与 TextRank 的关键词提取方法[J/OL]. 2019, 36(5). [2018-04-18]. /article/02-2019-05-023.html.
文本聚类、文本摘要和信息检索。在当下大数据时代，关键词 抽取更是在 NLP 领域扮演着重要角色， 为情感分析、 语义分析、 知识图谱等热点问题提供了基石。目前该领域主流代表的方法 有基于隐含主题模型的关键词抽取 （ TextRank[3] LDA[1] ） 、 基于 TF-IDF[2] 词
频统计的关键词抽取和基于词图模型的关键词抽取 （ ） 。
N 个不重复的词语组成词汇表，对该词汇表的所有词语进行
one-hot 编码，这就是将输入层词语编码的过程。 b)投影层即将输入层的所有词语的编码进行求和操作。 c)输出层即将语料中的全部词语作为叶子节点，词频作为 节点的权，构建 Huffman 树。
V(w(t-1)) V(w(t))
...
V(w(t+1))
w(t 1) , w(t 2) …， w(t ) ， 那么这些词的编码表示为… V (w(t 2)) , V ( w(t 1)) , V ( w(t )) , V ( w(t 1)) , V ( w(t 2)) … 。从训练文档中抽取
1
方法原理及流程
一篇文章往往包含着不同的主题，而关键词也是来源于这
些不同的主题，从理论和实际来看，这些关键词从语义的角度 分析大部分 的语义差 异性很 明显 ，所以 这是一个 特性。 在 TextRank 算法中， 文档中的词语是通过共现关系来构建图模型， 通过平均转移概率矩阵进行迭代计算每个词语权重，最终收敛 后，将权重进行排序，选择 TopK 个词语作为关键词。这样的做 法很容易将在文档中出现频率高的词语抽取出来，但是一篇文
档具有多个隐含主题，关键词也来源于这些隐含主题，所以本 文提出以下方法：首先利用 FastText 工具来训练数据，获得词 向量， 利用词向量计算词汇间的语义性差异来改进 TextRank 中 词语的转移概率矩阵，让权重更多的转移给语义性差异更大的 词语，从而能增加从不同隐含主题中抽取到关键词的概率，最 终提升关键词抽取效果。通过实验证明了本文所提出方法的可 行性，简单而有效的提升了原有算法的效果。