1.1 关键词抽取的重要性
在当今信息时代,我们被海量的文本数据所包围。有效地从这些海量文本中提取关键信息和主题内容显得尤为重要。关键词抽取技术正是解决这一问题的有力工具。
关键词可以概括和总结一段文本的核心内容,为人们快速了解文本主题提供便利。它在文本摘要、文本聚类、信息检索等自然语言处理任务中发挥着重要作用。
1.2 传统关键词抽取方法及其局限性
早期的关键词抽取方法主要基于统计特征,例如词频(TF)、逆向文件频率(IDF)等。这些方法通过计算词语在文档中的重要性得分从而确定关键词。但这种方法只考虑词语的统计信息,并未利用语义信息,因此常常导致关键词缺乏语义联系和上下文相关性。
另一种常见的基于图的关键词抽取方法,是通过构建词语共现网络来挖掘关键词。这种方法能够捕捉一定程度的语义信息,但对长距离语义依赖的建模能力较弱。
1.3 语言模型在关键词抽取中的潜力
近年来,依托于大规模语料和强大的计算能力,预训练语言模型取得了长足进步。语言模型能够学习到语言的深层次语义和上下文信息,为关键词抽取任务带来新的契机。
本文将重点介绍如何利用语言模型进行关键词抽取,包括其核心原理、算法实现、应用场景以及未来挑战等内容。
2.1 语言模型
语言模型(Language Model)是自然语言处理领域的核心技术之一,旨在学习人类语言的概率分布。给定一个长度为n的单词序列$w_1, w_2, cdots, w_n$,语言模型的任务是计算该序列的概率:
$$P(w_1, w_2, cdots, w_n)$$
根据链式法则,上式可以分解为: