Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora

论文简介

这篇论文的目的, 是从大量的语料中, 自动地提取出高质量的phrase, 而且不需要任何人工标注. 最终得到的模型, 输入是任意的word sequence, 输出是这些sequence能够作为phrase的质量排名列表, 排名靠前的为高质量的phrase.

整体过程如下图所示:

什么是phrase

Phrase是在语料中连在一起出现的sequence of words, 在对应的上下文中, 是一个完整的语义单元(semantic unit). 一个phrase的质量应当定义为这个word sequence能够成为一个语义单元的概率. 应当满足几个标准:

  • Popularity: 高质量phrase应当在给定的语料集合中出现足够多的次数

  • Concordance(一致度): 若干字的组合搭配形成高质量短语, 而这种组合出现的概率, 应当远大于随机的概率

  • Informativeness(信息量): 一个phrase如果代表着一个特殊的概念/主题, 说明其具有足够的信息度

  • Completeness(完整度): 对于较长的高质量phrase, 它本身, 以及它的所有子序列, 都能够满足以上三条衡量标准. 在考虑上下文的情况下, 应当选取一个完整的语义单元作为phrase

AutoPhrase

本文提出的自动提取高质量phrase的算法为AutoPhrase. 通过有监督训练, 得到对phrase质量能够进行评分的模型, 而训练模型需要的标签无序人工标注.

AutoPhrase的整体过程分为以下几步.

组建候选集

首先对语料中的所有句子, 得到所有的n-grams字/词序列. 这里使用的nn是一个返回, 例如取出所有大于等于2, 小于等于8的序列.

然后, 为了符合流行度的要求, 使用一个阈值τ\tau, 根据语料的大小来设置, 例如30, 筛选出所有频数大于这个阈值的序列作为短语候选集(set of phrase candidates).

我们将得到的其中一个长度为nn的字/词序列表示为w1w2⋯wnw_1w_2\cdots w_n, 其中wiw_i是序列中第ii个字/词. 定义这个短语序列的phrase quality为:

Q(w1w2⋯wn)=p(⌈w1w2⋯wn⌋∣w1w2⋯wn)∈[0,1]Q(w_1w_2\cdots w_n)=p(\lceil w_1w_2\cdots w_n \rfloor|w_1w_2\cdots w_n) \in [0,1]

其中, ⌈w1w2⋯wn⌋\lceil w_1w_2\cdots w_n \rfloor表示序列w1w2⋯wnw_1w_2\cdots w_n真的是一个质量短语的事实.

我们把Q(⋅)Q(\cdot)称为phrase quality estimator. 这个estimator就是下面我们要用数据和标签去学习的一个模型.

特征工程

评分模型是通过一系列的统计特征(statistical features)学习到的. 这些特征是用来描述序列的Concordance(一致度)和Informativeness(信息量)的. 训练完成后, 得到的模型就是上面提及的Q(⋅)Q(\cdot), 值域在[0,1][0,1]范围内. 如果在组建候选集时采用了1-ngram, 对于这些单字/词(unigrams), 我们定义他们的QQ值为1.

论文的代码在github中, 相关的特征工程代码在feature_extraction.h文件中. 开发语言为c++. 使用到的所有统计特征, 与作者的上一篇Phrase Mining论文Mining Quality Phrases from Massive Text Corpora是完全一致的. 主要考虑到衡量候选短语的一致性和信息度.

一致性(Concordance Features)

衡量候选短语中所有sub-units的一致性, 需要考虑所有的划分方式, 总结出最终的评价.

互信息

互信息是衡量短语的一致性, 或者成为凝聚度的重要指标. 论文中所有衡量一致性的指标都与之相关. 这是因为将短语(长度大于2)划分为左右两部分有多个分割点, 最优的分割点是根据互信息确定的, 其他的统计量指标也是根据最优分割方案计算的. 互信息的详细内容参考单词短语的统计量与评价指标

对于任意短语u∈Uu \in U, 其频数为f[u]f[u], 对应的概率为p(u)p(u), 计算方法为:

p(u)=f[u]∑u′∈Uf[u′]p(u)=\frac{f[u]}{\sum_{u^{\prime} \in \mathcal{U}} f\left[u^{\prime}\right]}

将其分割为左右两个sub-units ⟨ul,ur⟩\left\langle u_{l}, u_{r}\right\rangle, 分割的依据是这种分割方式有着最小的互信息值, 即:

⟨ul,ur⟩=arg⁡min⁡ul⊕ur=vlog⁡p(v)p(ul)p(ur)\left\langle u_{l}, u_{r}\right\rangle=\arg \min _{u_{l} \oplus u_{r}=v} \log \frac{p(v)}{p\left(u_{l}\right) p\left(u_{r}\right)}

找到最佳的分割点, 确定⟨ul,ur⟩\left\langle u_{l}, u_{r}\right\rangle之后, 互信息(pointwise mutual information)表示为:

PMI(ul,ur)=log⁡p(v)p(ul)p(ur)P M I\left(u_{l}, u_{r}\right)=\log \frac{p(v)}{p\left(u_{l}\right) p\left(u_{r}\right)}

KL散度

这里指的是point-wise Kullback-Leibler divergence. KL散度, 即相对熵, 是描述两个概率分布之间差异的一种方式, 差异越大, KL散度越大, 是一种广义的距离.

而且, 我们认为如果一个短语的一致性比较高, 这个短语的左右两部分应当是紧密联系的, 共现的概率一定要远大于随机组合而拼在一起的概率. 因此, 我们衡量这两个概率分布之间的差值, 就能评价这个候选短语的一致性.

对应的公式如下, 从公式来看, 相当于互信息又乘了一个候选短语vv出现的概率, 这样减缓了互信息中对低频短语的衡量偏差.

PKL(v∥⟨ul,ur⟩)=p(v)log⁡p(v)p(ul)p(ur)P K L\left(v \|\left\langle u_{l}, u_{r}\right\rangle\right)=p(v) \log \frac{p(v)}{p\left(u_{l}\right) p\left(u_{r}\right)}

互信息相关

另外在代码中还出现了其他类似于这两个指标的统计量:

  • log⁡#(v)#(ul)#(ur)\log \frac{\text{\#}(v)}{\sqrt{\text{\#}\left(u_{l}\right)} \sqrt{\text{\#}\left(u_{r}\right)}}, 其中#(⋅)\text{\#}(\cdot)表示序列的频数

  • #(v)⋅PMI\sqrt{\text{\#}(v)} \cdot \text{PMI}

  • #(v)⋅PMI\#(v) \cdot \text{PMI}

信息度量(Informativeness Features)

衡量某个候选短语是否包含了足够的信息量可能不太好统计, 但可以通过一些规则, 提取出那些没有信息量的候选短语, 用这些规则作为特征. 论文从以下几个角度来评价.

停用词

如果短语的开始或者结束是停用词, 那很可能是句子的部分内容, 不能作为短语. 文中使用了两个布尔型特征:

  • 短语的第一次词是否是stopword

  • 短语的最后一个词是否是stopword

对于中文, 需要以分词结果作为最小单元, 而不是以字为单元来做这个任务.

IDF

IDF(inverse document frequency)是传统的, 用来衡量一个词能够提供多少信息量(依据语料集计算得到), 计算方法为:

IDF⁡(w)=log⁡∣C∣∣{d∈[D]:w∈Cd}∣\operatorname{IDF}(w)=\log \frac{|\mathcal{C}|}{\left|\left\{d \in[D]: w \in C_{d}\right\}\right|}

一般来说, 质量短语其平均IDF值不应很小. 因此我们使用以下特征:

  • 短语中所有词的IDF, 进行简单平均

标点符号

我们使用标点符号的规则来加强短语的信息. 认为: 如果短语经常在引号, 括号中出现, 或者首字母经常大写, 这些都是质量短语的表现. 因此使用如下的三个特征:

  • 短语被包含在引号中的概率

  • 短语被包含在括号中的概率

  • 短语首字母大写的概率, 中文肯定无用啦

之所以是概率, 是我们要遍历该短语所有的上下文, 然后统计概率. 注意这里的被包含指的是在引号或括号中只有这个短语的情况, 即搜索的时候, 只需要知道上下文各一个字符即可.

Outside feature

此外在论文中没有描述, 但在代码中有使用到的outside特征. 统计的是候选短语中的词在上下文中出现的情况, 这里的上下文定义为, 以短语所在句子为中心, 上下各一句. 计算步骤如下:

  • 首先对候选短语内部每个词, 统计其在候选短语中出现的次数

  • 对该候选短语在语料中所有出现的位置进行循环

    • 以候选短语当前所处的句子为中心, 最多向上下各遍历一个句子, 统计这三个句子中(包含这个候选短语)所有单词的在这三句话中的出现频数

    • 对于候选短语中包含的每个词, 计算上下文中与候选短语中的频率差值(应当是都不小于0的), 并计入总的差值统计

        for (size_t j = 0; j < tokens.size(); ++ j) {
      TOKEN_ID_TYPE diff = context[tokens[j]] - local[tokens[j]];
      assert(diff >= 0);
      outside[j] += diff;
  }

  • 对于候选短语中包含的每个词, 使用差值乘以这个词对应的IDF值

      double sum = 0, norm = 0;
  for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++ i) {
      sum += outside[i] * Documents::idf[tokens[i]];
      norm += Documents::idf[tokens[i]];
  }

  • 使用如下的代码得到最终的特征值

      double outsideFeat = sum / norm;

完整度(Completeness)

代码中还使用到了两个简单的衡量完整性的特征. 论文中没有提及到关于完整度的特征, 实际上完整度在论文中是通过后面会提到的机制实现的, 而不是简单的指标. 这里的两个指标是在代码中使用到的, 作为补充.

序列与子序列的频数比

分别去掉当前候选短语的最后一个和第一个字, 得到左右子序列, 比较两者出现的频率, 选择较大的频数, 计算序列频数 / MAX(左子序列频数, 右子序列频数), 作为特征.

超序列与序列的频数比

这个比值与上面的相反, 上面是左右各去掉一个字得到子序列, 这个指标是左右各加上一个字, 得到两个超序列. 由于在不同的上下文中得到的超序列不同, 因此对所有位置进行遍历, 得到频数最大的超序列, 然后计算MAX(所有位置超序列的频数) / 序列频数, 作为特征.

训练集生成

这里, 论文提出第一个新的处理方法, Robust Positive-Only Distant Training. 由于使用人工去标注高质量phrase是代价很高的, 因此论文使用此方法来获取训练评分模型所需要的训练集(短语和标签).

标签池

在公共知识库(例如Wikipedia)中包含着相当多的高质量短语, 例如:

  • 标题

  • 关键词

  • 内部其他知识的链接

等等. 我们将这些都看作免费的正样本, 放入到positive pool中.

然后生成负样本. 我们使用n-grams方法获取到的所有候选短语中, 绝大部分都只是字/词的随意组合, 不会是高质量的短语. 所以, 我们只需要随机地, 从所有不能匹配上面positive pool中的所有候选短语中, 抽取一部分, 组成negative pool.

这样抽取的negative pool肯定是有噪声的, 导致整个训练集也是有噪声的. 因此直接训练评分模型是不合适的. 例如真实的高质量短语在positive pool中没有出现过, 但碰巧在采样中被划入到negative pool中. 为了减缓噪声带来的影响, 需要使用ensemble方法来构建分类器. 这里使用随机森林的思想, 分别使用独立的数据训练TT个base分类器.

对于每个分类器, 分别从两个pool中各抽取KK个样本, 文中将这2K2K个样本称为perturbed training set, 这是因为其中有δ\delta个真正的正样本被误标识为负样本. 理想中每个base分类器在训练集中的表现都能够接近100%, 这样每个base model的理想误分率为δ2K\frac{\delta}{2K}. 由于是随机抽样, 对于一个数据集, δK\frac{\delta}{K}是确定的, 因此这个误差和单个base model使用的训练集的大小是没有关系的.

由于使用ensemble策略, 集成的时候使用vote方法, 因此只有多余一般的base分类器都判别错误, 才会出现真正的误判. 因此整体模型误分类可以使用如下的公式衡量:

ensemble_error(T)=∑t=⌊1+T/2⌋T(Tt)pt(1−p)T−t\text{ensemble\_error}(T)=\sum{t=\lfloor 1+T / 2\rfloor}^{T}\left(\begin{array}{l} {T} \\ {t} \end{array}\right) p^{t}(1-p)^{T-t}

因此base model的数量需要比较多才可以.

论文中使用了随机森林, base分类器为简单的决策树. 每个决策树只训练很少的数据, KK值为固定的100. base分类器的数量为需要很多, 数量级为10310^3. 当然使用能力更强的base model就不需要这么多的数量, 但能否缓解噪音又成了新的问题.

另外, 关于从Wikipedia中抽取高质量短语的方法, 参考WikipediaEntities.

引入完整性

论文中, 是通过POS-Guided Phrasal Segmentation方法, 为短语的抽取提供完整性的依据.

如名所示, 具体的方法是通过重新分词来实现的, 这种分词是短语级别的, 而且是借助了词性标签(POS-tag). 对于一个长度为nn的句子(字/词序列), 如下表示:

Ω=Ω1Ω2…Ωn\Omega=\Omega_{1} \Omega_{2} \ldots \Omega_{n}

其中Ωi\Omega_{i}为当前位置的词和词性组成的对⟨wi,ti⟩\left\langle w_{i}, t_{i}\right\rangle. POS-Guided Phrasal Segmentation将这个序列分成mm个子序列(m−1m-1个分割点), 包含收尾序列的分割点集合表示为B={b1,b2,…,bm+1}B=\left\{b_{1}, b_{2}, \dots, b_{m+1}\right\}, 1=b1<b2<…<bm+1=n+11=b_{1}<b_{2}<\ldots<b_{m+1}=n+1, 第ii段子序列表示为ΩbiΩbi+1⋯⋅Ωbi+1−1\Omega_{b_{i}} \Omega_{b_{i}}+1 \cdots \cdot \Omega_{b_{i+1}-1}.

选择pos-tag辅助进行分词, 原因是pos-tag中包含浅层的, 语法信息, 这对于检测短语是有帮助的(例如特定的词性序列是几乎不可能组成短语的).

具体的分割方法有些复杂, 它是一种基于模型的算法, 使用Viterbi进行训练. 详细内容还需阅读原论文.

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