前言

今天來介紹一個關鍵字抽取方法KeyBERT，雖然目前已經有許多抽取關鍵字的方法，像是TF-IDF、Rake、TextRank和TAKE……等等，KeyBERT的作者希望能夠創造更為簡單易用且輕量的方法，它使用BERT embedding和cosince similarity去尋找文章中最為重要的字詞，它的概念非常簡單，就是將整篇文章與每個字詞一一的計算相似度，與整篇文章相似度愈高的字詞代表是越重要的關鍵字。

以下會介紹如何使用KeyBERT來抽取繁體中文文章中的關鍵字，分為三個部分進行介紹。所有程式碼都在Colab中，大家可以跟著一起實作。

• 第一部分為中文斷詞方法介紹，中文在抽取關鍵字前需要先進行斷詞，中文不像英文可以直接以空白作為分隔形成單字，像是"我喜歡你"斷完詞後會是"我"、"喜歡"、"你"。
• 第二部分為透過KeyBERT模組來進行關鍵字抽取。
• 第三部分介紹embedding模型抽換的方法，除了使用預設的embedding模型，還可以從Hugging Face網站上挑選喜歡的預訓練語言模型來抽換。

中文斷詞

這裡使用CKIP Tagger來進行斷詞，CKIP Tagger除了斷詞外，還能用來詞性標註和實體辨識，我們這邊只使用它的斷詞功能，另外兩個功能我們下次再來進行介紹。

1. 安裝ckiptagger

pip install -U ckiptagger[tf,gdown]

2. 讀取套件

from ckiptagger import data_utils, construct_dictionary, WS, POS, NER

3. 下載模型，可選擇其中一個來源下載，有時會因為下載次數過多無法下載，可以嘗試切換下載資源。

# data_utils.download_data_gdown("./") # gdrive-ckip
data_utils.download_data_url("./") # iis-ckip

4. 讀取模型，Ckip Tagger包含斷詞(WS)、詞性標註(POS)、和實體辨識(NER)。詞性標註是將斷完的詞標註詞性，ex：我(N) 喜歡(V) 你(N)。實體辨識是從句子中挑選出實體，像是人名、組織名稱等等。這邊只用到斷詞，所以只讀取WS。

ws = WS("./data")
# pos = POS("./data")
# ner = NER("./data")

5. 文章範例

docs="台裔球星林書豪加盟高雄17直播鋼鐵人，12日首秀拿下21分，而個人單場13助攻追平聯盟紀錄，獲選台灣職籃P.LEAGUE+單週MVP，也是鋼鐵人本季首名獲此殊榮的球員。林書豪在球迷引頸期盼下，12日在主場高雄市鳳山體育館首度披上鋼鐵人7號戰袍出賽，率隊以95比80擊敗福爾摩沙台新夢想家，收下本季第3勝，終止4連敗。林書豪首秀先發上陣，吸引滿場超過5000名球迷進場，出賽逾41分鐘，繳出21分、13助攻的「雙10」成績，其中單場助攻數，更一舉追平台灣職籃P.LEAGUE+（簡稱PLG）紀錄。PLG聯盟今天公布第15週單週MVP，在球迷票選的部分，林書豪獲得66.9%壓倒性的得票率，成為鋼鐵人本季首名獲選單週最有價值球員（MVP）的球員。鋼鐵人接下來將展開客場之旅，18日將作客台中洲際迷你蛋，對手同樣是夢想家，鋼鐵人在林書豪帶領下，將力拚2連勝。"

6. 進行斷詞，ws函數可以一次傳入多篇文章進行斷詞，所以參數需要以list的格式輸入，再以[0]取出第一篇文章斷完詞的結果。

ws([docs])[0]
>>>
[台裔,球星,林書豪,加盟,高雄,17,直播,鋼鐵人,，,12日,首秀,拿下,21,分,，,而,個人,單,場,13,助攻,追平,聯盟,紀錄,，,獲選,台灣,職籃,P.,LEAGUE+,單,週,MVP,，,也,是,鋼鐵人,本,季,首,名,獲,此,殊榮,的,球員,。,林書豪,在,球迷,引頸,期盼,下,，,12日,在,主場,高雄市,鳳山,體育館,首度,披上,鋼鐵人,7,號,戰袍,出賽,，率隊,以,95,比,80,擊敗,福爾摩沙,台新,夢想家,，,收下,本,季,第3,勝,，,終止,4,連敗,。,林書豪,首秀,先發,上陣,，,吸引,滿,場,超過,5000,名,球迷,進場,，,出賽,逾,41,分鐘,，,繳出,21,分,、,13,助攻,的,「,雙,10,」,成績,，,其中,單場,助攻數,，,更,一舉,追平,台灣,職籃,P,.,LEAGUE+,（,簡稱,PLG,）,紀錄,。,PLG,聯盟,今天,公布,第15,週,單,週,MVP,，,在,球迷,票選,的,部分,，,林書豪,獲得,66.9%,壓倒性,的,得票率,，,成為,鋼鐵人,本,季,首,名,獲選,單,週,最,有,價值,球員,（,MVP,）,的,球員,。,鋼鐵人,接下來,將,展開,客場,之,旅,，,18日,將,作客,台中,洲際,迷你蛋,，,對手,同樣,是,夢想家,，,鋼鐵人,在,林書豪,帶領,下,，,將,力拚,2,連勝,。]

KeyBERT使用

斷完詞後，我們可以開始進行關鍵字抽取了。

1. 安裝KeyBERT

pip install keybert

2. 讀取KeyBERT和CountVectorizer套件，CountVectorizer是用來計算字詞詞頻用的。

from keybert import KeyBERT
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

3. 改寫剛剛上面斷詞時所使用的ws函式，將斷詞函式改寫成只對單一篇文章斷詞，並回傳斷詞結果。

def ws_zh(text):
    words = ws([text])
    return words[0]

4. 創建CountVectorizer

vectorizer =CountVectorizer(tokenizer=ws_zh)

5. 使用KeyBERT進行關鍵字抽取，得到關鍵字結果及關鍵字分數。

kw_model = KeyBERT()
keywords = kw_model.extract_keywords(docs,vectorizer=vectorizer)
keywords

>>>
[('p.league+', 0.3402),
 ('追平', 0.2293),
 ('首秀', 0.2227),
 ('林書豪', 0.2156),
 ('連勝', 0.1852)]

模型抽換

剛剛的關鍵字抽取，是使用預設的embedding模型，embedding模型會大大影響關鍵字的結果，我們從Hugging Face挑選一個多語言的embedding模型，可以看到抽取出來的關鍵字有不同的結果，大家也可以從Hugging Face挑選自己喜歡的模型來抽換。

kw_model = KeyBERT(model='distiluse-base-multilingual-cased-v1')
keywords = kw_model.extract_keywords(docs,vectorizer=vectorizer)
keywords

>>>
[('林書豪', 0.286),
 ('鋼鐵人', 0.2723),
 ('職籃', 0.2184),
 ('鳳山', 0.2178),
 ('體育館', 0.1903)]

相信大家都已經學會使用KeyBERT來抽取中文文章的關鍵字，完全沒碰過自然語言處理的朋友可能會不知道什麼是embedding，embedding是將文字轉換成向量，讓電腦或機器能夠讀懂人類語言的一種方式，embedding的模型有許多種，之後再寫一篇文章詳細的介紹文字嵌入(word embedding)。