Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora 论文解读
论文：Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora
工具：https://github.com/shangjingbo1226/AutoPhrase
论文核心思想： 自动短语挖掘
AutoPhrase可以支持任何语言，只要该语言中有通用知识库。与当下最先进的方法比较，新方法在跨不同领域和语言的5个实际数据集上的有效性有了显著提高。
- 输入：语料库（特定语言和特定领域的文本单词序列，长度任意）和知识库
- 输出：一个按质量递减排列的短语列表
算法概览：
1）利用已有的知识库（如Wikipedia）做远程监督训练
Step1: 根据输入语料和知识库构建训练样本
- 对语料进行n-gram，然后得到高频n-gram
- 对高频的n-gram，如果该n-gram在Wikipedia的词条中，该n-gram就作为正样本，反之，该n-gram就作为负样本
Step2: 负样本去躁、训练分类器
有的n-gram是关键短语，但是并不在Wikipedia中，但是在Step1中，我们把它作为负样本了，这种n-gram就成为了负样本中的噪音
解决方案：使用一个集成分类器来解决，这种方法最大程度上减轻噪声对训练的影响，论文中用的是随机森林
- 对每一个基本分类器，从positive pool 和 negative pool 各抽取 K 个样本，即2K个样本作为一个扰动数据集
- 在扰动数据集上用不经过裁剪的决策树进行训练，假设在扰动数据集上负样本的噪音个数为δ，只要不存在特征完全相同的正样本和负样本，模型在扰动数据集上能够取得100%准确率，由于δ是噪音，所以最理想的准确率是1-δ/2K(在论文中，δ/2K约等于10%，所以最佳准确率为90%，就是每个基分类器完全过拟合的情况下准确率是90%)
- 随机森林中的决策树判断比例作为分数（投票比例）
Step3: 对输入语料中的高频n-gram进行分类，得到n-gram是质量短语的评估score
2） POS-Guided短语分割
目的：利用词性信息来增加抽取的准确性
- Eg: 如果连续三个名词相连，那么很有可能是高质量短语，名词+动词大概率不是一个质量短语(主谓结构)
核心思想：根据词性进行分割，将文本划分成若干个短语（有点类似中文分词得意思，只不过分的是短语，因为前面我们得到的n-gram可能是一个不成词没有意义的序列）
- 输入：词性序列Ω、第一次质量短语评估的score
- 输出：根据词性分割的边界序列B
使用最大似然法：
在给定词性序列Ω 的情况下，每个片段是高质量短语的概率乘积是最大的，那么就是最优分割
3）短语质量评估score修正
经过POS-Guided分割之后，对短语质量进行第二次评估，修正第一次评估的score，选取修正后的score比较高的作为质量短语输出
