基于CiteSpace的國內(nèi)外關(guān)鍵詞提取技術(shù)研究態(tài)勢分析

王霄漢

（北京工業(yè)大學(xué) 北京市 100124）

1 引言

隨著人工智能的飛速發(fā)展，關(guān)鍵詞提取技術(shù)已成為自然語言處理領(lǐng)域中的關(guān)鍵一環(huán)。早期的關(guān)鍵詞提取依賴于專家評定和人工標(biāo)注[1]。隨著人工智能的不斷發(fā)展，自動化關(guān)鍵詞抽取技術(shù)有了很大進(jìn)展，但目前的提取性能與人工提取結(jié)果相差甚遠(yuǎn)。文檔自動標(biāo)引方法是關(guān)鍵詞抽取研究的開端，學(xué)者將此技術(shù)引入到中文關(guān)鍵詞提取領(lǐng)域。在第一個自動關(guān)鍵詞抽取系統(tǒng)實施后，包括中國在內(nèi)的大量科研力量投入到這一領(lǐng)域，并逐步形成了基于統(tǒng)計學(xué)、語言分析、人工智能等多種現(xiàn)有技術(shù)體系[2]。目前，該領(lǐng)域的研究成果比較豐碩，但總體研究情況還沒有理清。本文以關(guān)鍵詞抽取相關(guān)文獻(xiàn)為研究對象，結(jié)合CiteSpace 可視化分析，梳理其演變、應(yīng)用熱點和研究趨勢。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

Web of Science 數(shù)據(jù)庫收錄了中外近萬種學(xué)術(shù)期刊，使其成為國際上頗有影響力的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫。本文在WebofScience 數(shù)據(jù)庫中使用檢索式TS = ("keyword extraction" OR "feature extraction algorithm" OR "information extraction algorithm" OR "keyword extraction algorithm")，以1997-2021年為跨度，選擇期刊、會議、碩士、博士論文作為文獻(xiàn)類型。共收集有效文獻(xiàn)資料3907 份，由于CiteSpace 分析Web of Science 數(shù)據(jù)庫時有特殊格式要求，因此以純文本格式輸出，并導(dǎo)入CiteSpace 中轉(zhuǎn)換，即可分析數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

作為信息可視化領(lǐng)域最先進(jìn)的文獻(xiàn)計量分析軟件之一，CiteSpace 由費城德雷塞爾大學(xué)陳超美教授開發(fā)[3]。CiteSpace 能夠在特定的時空維度上揭示知識發(fā)展過程與結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，揭示知識的演化過程，呈現(xiàn)宏觀及微觀的研究狀況[4]。通過對3907 篇與關(guān)鍵詞抽取相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，本文主要分為兩個部分：第一部分是關(guān)鍵詞提取技術(shù)的時空知識圖譜處理結(jié)果及分析，包括關(guān)鍵詞抽取研究技術(shù)的時間分布、空間分布（從宏觀的國家分布及合作關(guān)系到逐漸細(xì)化的機(jī)構(gòu)分布及合作關(guān)系，作者分布及合作關(guān)系）；第二部分是研究領(lǐng)域熱點、前沿知識圖譜分析及發(fā)展趨勢預(yù)測，包括該領(lǐng)域的研究熱點演化分析、前沿關(guān)鍵詞分析及研究方向預(yù)測。

3 關(guān)鍵詞提取技術(shù)時空知識圖譜處理結(jié)果及分析

3.1 時間分布

通過檢索Web of Science 數(shù)據(jù)庫，1997年至2021年與關(guān)鍵詞提取技術(shù)相關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量如圖1所示。在20世紀(jì)末，研究人員使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的TF-IDF 算法提取關(guān)鍵詞。隨著學(xué)者在這一領(lǐng)域研究的不斷深入，1999年引入了有監(jiān)督分類學(xué)習(xí)方法，即創(chuàng)建具有關(guān)鍵字特征的分類器，利用二值分類的思想判斷文本中的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵字集將是關(guān)鍵字提取的結(jié)果[5]。隨后，在2013年左右，學(xué)者將樸素貝葉斯方法引入到分類器的構(gòu)造中，在一定程度上推動了全球?qū)﹃P(guān)鍵詞提取的研究。該方法主要運用決策樹算法、樸素貝葉斯算法、支持向量機(jī)等[6]，在網(wǎng)頁內(nèi)容分析和論文關(guān)鍵詞識別等領(lǐng)域呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢，為后續(xù)的關(guān)鍵詞提取技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。2017年，學(xué)者提出了PositionRank 算法，關(guān)鍵詞抽取研究已經(jīng)進(jìn)入了一個新的高峰[7]。而2018年10月由Google AI 研究院提出一種預(yù)訓(xùn)練模型BERT（Bidirectional EncoderRepresentations for Transformers），其在機(jī)器閱讀理解頂級水平測試中表現(xiàn)出了優(yōu)秀的成績，對關(guān)鍵詞提取來說有了新的突破?？傮w而言，2019-2020年內(nèi)論文數(shù)量繼續(xù)飛速增長，2008-2020年的研究成果比1997-2007年高出近20 倍。

圖1：文獻(xiàn)數(shù)量圖

3.2 空間分布及合作關(guān)系

空間分布主要從國家，機(jī)構(gòu)，作者三個方面從宏觀到微觀來分析關(guān)鍵詞提取技術(shù)的研究分布情況。

3.2.1 國家分布及合作關(guān)系

在分析關(guān)鍵詞提取研究的國家分布中，在CiteSpace 生成國家間合作圖和統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果N=101（網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點），E=305（網(wǎng)絡(luò)中的邊），density=0.0604（網(wǎng)絡(luò)密度），國家間的合作頻繁且密集，顯示出多個國家在該領(lǐng)域進(jìn)行多邊合作。發(fā)文量前五位為：美國占575 篇，中國565 篇，印度223 篇，日本199 篇，英國164 篇。中國雖然不是關(guān)鍵詞技術(shù)的創(chuàng)始國，但是逐漸追上美國的步伐，和美國發(fā)文量幾乎齊平。然而通過突現(xiàn)值檢測（可以體現(xiàn)出“突然出現(xiàn)”這一趨勢）可得，排名前三的是：日本（22.56），美國（11.32）和英國威爾士（4.71），日本和美國仍然是該研究領(lǐng)域的領(lǐng)跑者，一直有突變性的技術(shù)（谷歌的BERT）；而從中心值檢測可得，排名前三的是英國（35），美國（33）和加拿大（27），三國在該研究領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)中的中心性相對較強(qiáng)，是其他國家在該領(lǐng)域研究的參照和榜樣；而sigma 值代表突現(xiàn)值和中心度的綜合度量，排名前三的是美國（0.36），英國（0.31）和加拿大（0.17），可得三國在該領(lǐng)域研究的重要性和革新性。

3.2.2 機(jī)構(gòu)分布

分析學(xué)術(shù)團(tuán)體和機(jī)構(gòu)對關(guān)鍵詞提取技術(shù)的研究，在CiteSpace種生成機(jī)構(gòu)間合作圖和統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果N=636（網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點），E=230（網(wǎng)絡(luò)中的邊），density=0.0011（網(wǎng)絡(luò)密度），可得關(guān)鍵詞抽取領(lǐng)域的研究人員比較分散，不同機(jī)構(gòu)之間的合作較少，即使合作，機(jī)構(gòu)之間的合作也表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。

而在統(tǒng)計教育機(jī)構(gòu)發(fā)文量中，多倫多大學(xué)位于首位，發(fā)文數(shù)量為26 篇，北京郵電大學(xué)發(fā)文量為20 篇，中國科學(xué)院大學(xué)有18 篇。在教育機(jī)構(gòu)合作圖譜中以加拿大多倫多大學(xué)發(fā)文數(shù)量最多，加拿大教育機(jī)構(gòu)對關(guān)鍵詞提取建設(shè)研究處于領(lǐng)先地位，其中教育機(jī)構(gòu)建立的關(guān)鍵詞提取以學(xué)術(shù)型關(guān)鍵詞提取為主。通過突現(xiàn)值檢測可得，排名前三的機(jī)構(gòu)為哈佛大學(xué)（5.15），北京郵電大學(xué)（5.07）和佛羅里達(dá)大學(xué)（4.68），三者仍然是該研究領(lǐng)域的領(lǐng)跑者，一直有突變性的關(guān)鍵詞提取技術(shù)；而從中心值檢測可得，排名前三的約翰霍普金斯大學(xué)（15），多倫多大學(xué)（13）和哈佛大學(xué)(9)在該研究領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)中的中心性相對較強(qiáng)，是其他機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域研究的標(biāo)桿。因此，上述科研單位在這一領(lǐng)域投入了更多的科研力量，也取得了很強(qiáng)的影響力。

3.2.3 作者分布及作者合作關(guān)系分析

通過CiteSpace 分析關(guān)鍵詞提取技術(shù)的代表作者，生成機(jī)構(gòu)間合作圖和統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果N=758（網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點），E=252（網(wǎng)絡(luò)中的邊），density=0.0009（網(wǎng)絡(luò)密度），說明關(guān)鍵詞抽取領(lǐng)域的研究人員極度分散，不同學(xué)者之間的合作很少，即使合作，學(xué)者之間的合作也表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。共引數(shù)排名前十得大部分作者為國外學(xué)者。其中排在前三學(xué)者有HY LIU（7），ADITI SHARAN（6）和BASILIS GATOS（5），這些作者構(gòu)成了世界相關(guān)領(lǐng)域的重要研究隊伍。雖然發(fā)文量第一的是中國學(xué)者HYLIU，并且是唯一一個具有極高突現(xiàn)值（4.00）的學(xué)者，其在該領(lǐng)域的創(chuàng)新性極強(qiáng)，但是中國學(xué)者對國外關(guān)鍵詞提取技術(shù)的合作極少，如圖2，HYLIU 只是和另外一個中國學(xué)者HZHANG 相互合作，而發(fā)文量排名前三的學(xué)者也均與另外一個人合作（如圖2中的ADITISHARAN 和SIFATULLAHSIDDIQI，BASILISGATOS 和GEORGERETSINAS），并沒有完整的合作關(guān)系網(wǎng)。因此還未能發(fā)揮各國作者關(guān)鍵詞提取在國際交流與合作中的作用，而加強(qiáng)關(guān)鍵詞提取間的學(xué)術(shù)交流也是縮減劣勢國關(guān)鍵詞提取發(fā)展與國外關(guān)鍵詞提取發(fā)展差距、提高關(guān)鍵詞提取建設(shè)質(zhì)量的主要途徑之一。而中心值檢測方面，SOPHIE GRIGORIADIS 的中心值最高（10），并且有多人以他為核心來進(jìn)行合作，說明其是在該領(lǐng)域如此分散的學(xué)者合作關(guān)系之間少有的善于交流的學(xué)者，即使和他合作的學(xué)者也有同區(qū)域的特征。

圖2：作者分布圖譜（部分）

4 研究熱點、前沿知識圖譜分析及發(fā)展趨勢預(yù)測

4.1 研究熱點演化分析

在CiteSpace 中將“關(guān)鍵詞”作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點運行，可得關(guān)鍵詞提取領(lǐng)域的熱點詞。從突現(xiàn)值檢測排行中，剔除排名前2 的由于數(shù)據(jù)收集過程中進(jìn)行文獻(xiàn)搜索所使用的關(guān)鍵詞“keyword extraction”和“feature extraction”,可以發(fā)現(xiàn)tfidf（4.44），自然語言處理（4.31），深度學(xué)習(xí)（4.25），textrank（3.26）算法的突現(xiàn)值很高，這也正是學(xué)者們經(jīng)常所用的關(guān)鍵詞提取的方法算法（CiteSpace 本身就用到tfidf 算法），對關(guān)鍵詞提取技術(shù)來說十分重要。

表1是通過CiteSpace 聚類得到的13 個關(guān)鍵詞聚類，其中輪廓越接近1 說明聚類越準(zhǔn)確。聚類不光能更集中地驗證上文所述的研究熱點，還能指出一些研究熱點在不同領(lǐng)域方面的具體應(yīng)用，大多數(shù)聚類都是計算機(jī)相關(guān)的應(yīng)用。此外，出現(xiàn)了一些輪廓值高的聚類比如出現(xiàn)的聚類12 是外科學(xué)的應(yīng)用，聚類6 是搜索引擎的應(yīng)用，以及聚類10 是作詩方面的應(yīng)用，因此也不能忽視關(guān)鍵詞在這些非計算機(jī)類的領(lǐng)域的應(yīng)用以及推廣。

表1：關(guān)鍵詞聚類

4.2 前沿關(guān)鍵詞分析

在CiteSpace 中輸入3.2 中數(shù)據(jù)進(jìn)行突現(xiàn)詞檢測分析可得，在2000年，突現(xiàn)詞主要為“文本分類”，“特征權(quán)重”和“古詩生成”等，此時基于自然語言處理技術(shù)的自動化關(guān)鍵詞提取技術(shù)還未發(fā)展，因此此類研究依賴專家評定打分等方式，是關(guān)鍵詞提取技術(shù)的雛形。隨后，在2005年時，突現(xiàn)詞 “特征選擇”，“聚類分析”和“TFIDF模型”等詞出現(xiàn)，關(guān)鍵詞提取技術(shù)正式進(jìn)入自動化階段，與人工智能領(lǐng)域開始結(jié)合，飛速發(fā)展。隨后，2015年左右出現(xiàn)突現(xiàn)詞“詞向量（word2vec/doc2vec）”，“主題模型”和“語義相似度”等，說明關(guān)鍵詞抽取技術(shù)已從傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法發(fā)展到到基于初級語義理解的方法。其中，LDA 主題模型應(yīng)用十分廣泛[8]，在文本相似度、微博/推特等短文本的關(guān)鍵詞抽取、文本話題演變分析、文本分割等領(lǐng)域效果極佳，成為關(guān)鍵詞提取相關(guān)技術(shù)的新思路[9]。

而2020年到2021年的最新突現(xiàn)詞，由圖3可知，在關(guān)鍵詞提取技術(shù)的應(yīng)用方面，包括“規(guī)律識別”，“聚類分析”，“信息提取”等技術(shù)的應(yīng)用，可得在最新的關(guān)鍵詞提取技術(shù)的應(yīng)用中，這些難度更高的方面已經(jīng)被涉及；在關(guān)鍵詞提取技術(shù)的方法方面，包括“tfidf”，“textrank”，“自然語言處理”，“深度學(xué)習(xí)”，“word2vec”等方法，可得在2021年這些前沿性的算法在關(guān)鍵詞提取技術(shù)中的應(yīng)用效果優(yōu)秀，受到學(xué)者廣泛認(rèn)可；而社會網(wǎng)絡(luò)分析方面，“推特”，“情感分析”，“搜索引擎”等突現(xiàn)詞清晰可見，可得學(xué)者已將關(guān)鍵詞提取技術(shù)應(yīng)用于推特或者新浪微博的文本挖掘方面內(nèi)容，對分析突發(fā)事件的公眾輿情及情感起到重要作用[9]。此外，關(guān)鍵詞提取技術(shù)的革新也造福了搜索引擎，如在進(jìn)行學(xué)者-論文匹配時，可有效提升其準(zhǔn)確率與召回率。

圖3：突現(xiàn)關(guān)鍵詞

對前沿突現(xiàn)詞檢測進(jìn)行分析可得，當(dāng)前關(guān)鍵詞抽取技術(shù)研究的3 個前沿方向為：

（1）提高語義理解能力并實現(xiàn)情感分析的突破。如tf-idf 算法中idf 的簡單結(jié)構(gòu)并不能使提取的關(guān)鍵詞十分有效地反映單詞的重要程度和特征詞的分布情況，使其無法很好地完成對權(quán)值調(diào)整的功能。此外，此算法傾向于文本中頻率小的詞，這使得tf-idf 算法的精度不高。因此，后續(xù)關(guān)鍵詞提取算法應(yīng)當(dāng)從語義理解能力入手，突破文本的情感趨向會成為研究熱點。

（2）基于多種方法的融合，提高了關(guān)鍵詞提取的準(zhǔn)確率。每種提取算法基于不同的因素。一種方法很難得到最佳的提取效果。因此，關(guān)鍵詞提取必須融合多種提取方法。目前最先進(jìn)的提取方法是多種方法的加權(quán)疊加，或者將一種方法的輸出作為另一種方法的輸入，得到相對準(zhǔn)確的提取結(jié)果[10]。

（3）新型模型探索，比如云計算、BERT、知識圖譜的節(jié)點向量化聚類（如node2vec，Deepwalk 或者LINE 算法）等。從突現(xiàn)詞檢測中發(fā)現(xiàn)，這類研究相對稀缺，因此關(guān)鍵詞提取技術(shù)在未來會在這方面進(jìn)行突破。

5 結(jié)論

關(guān)鍵詞提取領(lǐng)域的發(fā)展趨勢如下：

（1）研究力量方面，全球關(guān)鍵詞抽取技術(shù)的主要由各國高校及科研所推進(jìn)，其發(fā)文量及其突現(xiàn)值可得美國大學(xué)，中國大學(xué)和加拿大大學(xué)在該領(lǐng)域有非常突出的貢獻(xiàn)，未來關(guān)鍵詞抽取的發(fā)展依然依賴于高校和科研院所的研究力量。

（2）研究熱點方面。關(guān)鍵詞提取技術(shù)中，“規(guī)律識別”，“聚類分析”，“信息提取”，“tf-idf”，“textrank”，“自然語言處理”，“深度學(xué)習(xí)”，“word2vec”，“推特”，“情感分析”，“搜索引擎”等是目前關(guān)鍵詞抽取技術(shù)研究領(lǐng)域的前沿與趨勢。

（3）由于單種關(guān)鍵詞提取技術(shù)效果不佳，多種關(guān)鍵詞提取技術(shù)的融合有利于提高關(guān)鍵詞提取的準(zhǔn)確率和效率。

（4）由于現(xiàn)階段算法的側(cè)重點較少涉獵于語義理解導(dǎo)致提取效率不佳，未來的關(guān)鍵詞提取技術(shù)會在語義理解上有所突破。

然而，關(guān)鍵詞提取領(lǐng)域的研究仍存在一些局限性：

（1）世界各國機(jī)構(gòu)和學(xué)者之間的交流和合作較少，導(dǎo)致研究成果明顯分散。建議科研機(jī)構(gòu)積極開展科研交流活動，各取對方長處，有助于該領(lǐng)域的突破性發(fā)展。

（2）自然語言處理目前還停留在初級語義理解的階段，語義理解尚不成熟，導(dǎo)致提取出的關(guān)鍵詞準(zhǔn)確率不高，并具有大量學(xué)術(shù)停用詞。

本文存在的不足為：因一些技術(shù)（如BERT）太過革新，利用該方法的論文量不多，無法從本文所述的研究方法統(tǒng)計出BERT 作為高頻關(guān)鍵詞，希望后續(xù)研究能有效解決此問題。