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  • 关键词权重是什么
    万次阅读
    2020-06-11 10:31:27

    TF-IDF介绍

    关注不迷路!

    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。

    TFIDF的主要思想是:**如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。**TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.

    某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。

    TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库

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      关键词权重这一因素也常常被商家们所提起,它是我们在运营店铺时需要去考虑的一个关键性的因素。如果要给宝贝取标题也是关乎权重的,那么拼多多关键词权重是什么?如何拼多多关键词权重提高?

      关键词权重指的是某个关键词的综合排名指数。关键词权重是影响你商品排名的关键,如果你的这个商品排名太过落后,那就可惜了,连展示的机会都没有了。

      同时也是也是搜索引擎里面的关键依据。可以说是无权重,无排名。产品高权重的话,那你肯定就是高排名;相反,那些没有权重的商品,连在搜索引擎里都搜不到,更何况还在搜索前列。

      如何提高?

      1、拼多多选款应该要放在首位,我们要根据数据的反馈,什么种类的商品好卖,然后再结合着市场的流行元素来进行选款。

      2、基础优化应该要放在其次,商家想要有流量,就必须要做好优化标题,主图和详情页等,因为标题决定了商品关键词的排名和要面对的人群,主图则决定着商家的流量,假设商家的主图没有做好,就算位置好了也会没有人点击查看的,这样的时间一但持续过久,排名就会被别人挤下去了,最后详情页也是会影响买家的支付转化率的,同时也可以避免与买家的不必要纠纷,所以这方面的优化要做好。

      3、就是商家的运营方式了,商家们可以选择两到三款,一个做爆款,另外的可以作为辅助款,一但爆款有问题了我们还可以有辅助款顶上去,这样的话店铺也不会一下子就垮下来,这也是每个平台的趋势,不管哪个平台,考验的还是店铺的综合运营能力。

    展开全文
  • 关键词权重的确定需要考虑:(1)能否真实地反映关键词对于文献的重要性;(2)能否较好地反映关健词之间重要性的差异。文章引入了一种基于位置和词频统计的“成对比较法”来确定关健词的权重,在确定关健词之间重要性的...
  • 词频 TFIDF 词在文中位置 文章总长度 词长 词跨度 词性 词与主题的关系 否定句 自然衰减权重 TextRank 内联权重 上下文特征向量 最尾补充一些失败实验

    词频

    语言材料中词的使用频率
    在新词发现、热词发现等场景,词频越高,权重越高。
    词频统计可以按 句子级段落级篇章级
    篇章级,词在整篇文章中,没出现算零次,出现了算一次
    句子级,词在整个句子中,没出现算零次,出现了算一次
    最细级,出现多少次就算多少次

    TFIDF

    TF(Term Frequency):词频
    T F = 该 词 频 数 文 档 词 语 总 数 TF = \frac{该词频数}{文档词语总数} TF=

    IDF(Inverse Document Frequency):逆文本频率指数
    I D F = log ⁡ ( 文 档 总 数 出 现 该 词 文 档 数 + 1 ) IDF = \log(\frac{文档总数}{出现该词文档数+1}) IDF=log(+1)

    TFIDF缺点

    1. 文档类型单一时,IDF将失去意义。例如,语料都是汽车主题,理应获得更高权重的汽车相关术语的IDF反而不高
    2. 在具有时效性的文本中,网络热词会阶段性频繁出现,这些热词理应要有较高权重,但阶段性IDF赋予的权重反而较低。
    from collections import Counter
    from math import log10
    from re import split
    from jieba.posseg import dt
    FLAGS = set('a an b f i j l n nr nrfg nrt ns nt nz s t v vi vn z eng'.split())
    
    def cut(text):
        for sentence in split('[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]+', text.strip()):
            for w in dt.cut(sentence):
                if len(w.word) > 1 and w.flag in FLAGS:
                    yield w.word
    
    class TFIDF:
        def __init__(self):
            self.idf = None
            self.idf_max = None
    
        def fit(self, texts):
            texts = [set(cut(text)) for text in texts]
            lent = len(texts)
            words = set(w for t in texts for w in t)
            self.idf = {w: log10(lent/(sum((w in t)for t in texts)+1)) for w in words}
            self.idf_max = log10(lent)
            return self
    
        def get_idf(self, word):
            return self.idf.get(word, self.idf_max)
    
        def extract(self, text, top_n=10):
            counter = Counter()
            for w in cut(text):
                counter[w] += self.get_idf(w)
            return [i[0] for i in counter.most_common(top_n)]
    
    tfidf = TFIDF().fit(['奶茶', '巧克力奶茶', '巧克力酸奶', '巧克力', '巧克力']*2)
    print(tfidf.extract('酸奶巧克力奶茶'))
    

    词在文中位置

    下面提供两种位置权重

    粗粒度

    词语位置权重
    标题10
    标题尾词20
    首句4
    末句3
    首段3
    末段2
    其它1

    细粒度

    """https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/104580509"""
    from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
    from jieba import lcut
    
    X = [[0], [.1], [.2], [.3], [.4], [.5], [.6], [.7], [.8], [.9], [1]]
    Y = [[1], [.2], [.04], [.02], [.01], [0], [0], [.01], [.03], [.1], [.5]]
    
    class GPR:
        """高斯过程回归"""
        def __init__(self):
            self.model = GaussianProcessRegressor()
            self.model.fit(X, Y)
    
        def predict(self, position):
            return self.model.predict([[position]])[0]
    
        def extract(self, text, judge):
            words = lcut(text)
            le = len(words) - 1
            entities = [(self.predict(i/le)[0], words[i]) for i in range(le+1) if judge(words[i])]
            return entities
    
    def visualization():
        from matplotlib import pyplot as mp
        w = [[i / 500] for i in range(501)]
        z = GPR().model.predict(w)
        mp.scatter(X, Y, s=66, color='g')
        mp.scatter(w, z, s=6, color='r')
        mp.show()
    
    """实体抽取并返回权重"""
    print(GPR().extract('剑圣联合守望者斩杀大法师', lambda x: x in {'剑圣', '大法师', '守望者'}))
    """权重分布可视化"""
    visualization()
    

    示例句子:剑圣联合守望者斩杀大法师

    词语位置位置百分比权重
    剑圣00%1.00
    守望者250%0.00
    大法师4100%0.50

    文章总长度

    文章越长,单个词对文章的贡献值越低。下面提供几个公式:

    词长

    下面提供两种词长权重

    词长度12345678910
    权 重 = 1 − 1 词 长 权重 = 1 - \frac{1}{词长} =110.000.500.670.750.800.830.860.880.890.90
    权 重 = 词 长 权重 = \sqrt{词长} = 11.4141.73222.2362.4492.6462.82833.162

    词跨度

    词频=1时,权重=1;
    词频>1时,下面提供两种词跨度权重

    简单版
    权 重 = 1 + 尾 词 位 置 − 首 词 位 置 总 长 权重 = 1 + \frac{尾词位置 - 首词位置}{总长} =1+

    复杂版
    权 重 = ∏ i = 1 n − 1 ( 1 + 词 位 置 i + 1 − 词 位 置 i 总 长 ) 权重 = \prod^{n-1}_{i=1} (1 + \frac{词位置_{i+1} - 词位置_i}{总长}) =i=1n1(1+i+1i)

    def span1(text):
        """词跨度 + 词频"""
        words = list(text)  # 分词并返回列表,此处暂时用list
        reversed_words = words[::-1]
        le = len(words)
        return {w: 2-((words.index(w)+reversed_words.index(w)+1)/le) for w in set(words)}
    
    def span2(text):
        c, position = dict(), dict()
        words = list(text)  # 分词并返回列表,此处暂时用list
        length = len(words)
        for i in range(length):
            word = words[i]
            if word not in c:
                c[word] = 1
            else:
                c[word] *= 1 + ((i - position[word]) / length)
            position[word] = i
        return c
    
    _text = '清水水水水水水水里清'
    print(span1(_text))
    print(span2(_text))
    

    句子示例:清水水水水水水水里清

    词语简单版权重复杂版权重
    1.91.9
    1.61.771561
    11

    词性

    通常,实词>虚词,名词权重较高。
    对于如何设定权重值,我们可以找些标注数据来建立一个词性权重模型。

    词与主题的关系

    给予主题相关的词更高的权重

    例如,文中【车主打开车盖,用苹果照了一下水箱】句子属于【汽车主题】,同为名词的【水箱】权重要比【苹果】高。

    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from re import split
    from jieba import cut
    from collections import Counter
    from numpy import argmax
    from pandas import DataFrame
    
    def segment(text):
        for phrase in split('[^a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', text.strip()):
            for word in cut(phrase):
                yield word
    
    def clf_word(texts, labels, clf=MultinomialNB()):
        """词分类,逻辑回归,存EXCEL"""
        # 向量化
        vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=segment)
        x = vectorizer.fit_transform(texts)
        # 建模
        clf.fit(x, labels)
        classes = clf.classes_
        print(clf.__class__.__name__, clf.score(x, labels), *classes)
        # 词分类
        c = Counter(w for t in texts for w in segment(t)).most_common()
        ls = []
        for word, freq in c:
            predict_proba = clf.predict_proba(vectorizer.transform([word]))[0]  # 概率
            label = classes[argmax(predict_proba)]  # 类别
            ls.append([freq, word, label, *predict_proba])
        df = DataFrame(ls, columns=['freq', 'word', 'label', *classes])
        df.to_excel('a.xlsx', index=False)  # 存excel
    
    if __name__ == '__main__':
        from data9 import X, Y  # 导入新闻9分类语料
        clf_word(X, Y)
    

    否定句

    在特定否定语境中,关键词权重要变零

    例句:大力发展智能冰箱、智能空调、智能热水器等高新技术(不含智能手机和智能电视)
    抽出实体及其权重:【智能冰箱:2】【智能空调:2】【智能热水器:2】【智能手机:-1】【智能电视:-1】

    {'不包含': -1, '不包括': -1, '不含': -1, '除外': -1, '包含': 1, '包括': 1}
    re.compile(r'(?<![无没])不[^a-zA-Z\W\d_限无没]|除外')
    

    自然衰减权重

    • 出现某些特定词时,特定词后(可能跨句甚至跨段)的单词权重提高,并自然衰减

    以下情况不列入支持
    1、XXXXXXXX
    2、XXXXXXXX

    申请人条件如下:
    1、XXXXXXXX
    2、XXXXXXXX

    from matplotlib import pyplot as mp
    # 特定词
    x2y = {'b': 20, 'c': 10, 'd': 30}
    # 造数据
    length = 100
    x = ['a'] * length
    x[15], x[30], x[75] = 'b', 'c', 'd'
    # 计算权重
    y = [0] * length
    for i in range(length):
        if x[i] in x2y:
            weight = x2y[x[i]]
            for j in range(i + 1, length):
                y[j] += max(0, weight - abs(i - j))
    mp.plot(y)
    mp.show()
    

    TextRank

    from collections import defaultdict
    from jieba.posseg import dt
    
    ALLOW_POS = frozenset(('ns', 'n', 'vn', 'v'))
    
    
    class WeightedUndigraph:
        d = 0.85
    
        def __init__(self):
            self.graph = defaultdict(list)
    
        def add_edge(self, start, end, weight):
            self.graph[start].append((start, end, weight))
            self.graph[end].append((end, start, weight))
    
        def rank(self):
            ws = defaultdict(float)
            outSum = defaultdict(float)
    
            wsdef = 1.0 / (len(self.graph) or 1.0)
            for n, out in self.graph.items():
                ws[n] = wsdef
                outSum[n] = sum((e[2] for e in out), 0.0)
    
            for x in range(10):  # 10次迭代
                for n in sorted(self.graph.keys()):  # 排序更稳定
                    s = 0
                    for e in self.graph[n]:
                        s += e[2] / outSum[e[1]] * ws[e[1]]
                    ws[n] = (1 - self.d) + self.d * s
    
            min_rank, max_rank = min(ws.values()), max(ws.values())
            for n, w in ws.items():
                ws[n] = (w - min_rank / 10.0) / (max_rank - min_rank / 10.0)  # 统一权重,无需乘以100
            return ws
    
    
    class TextRank:
        def __init__(self):
            self.tokenizer = dt
            self.allow_pos = ALLOW_POS
            self.span = 5
    
        def flag_filter(self, wp):
            return (wp.flag in self.allow_pos) and (len(wp.word.strip()) >= 2)
    
        def text_rank(self, sentence, n=20, with_weight=False, allow_pos=ALLOW_POS, with_flag=False):
            """
            Parameter:
                - n: 返回关键词数量
                - with_weight: 是否返回权重
                - allow_pos: 允许的词性
                - with_flag: 是否返回词性
            """
            self.allow_pos = frozenset(allow_pos)
            g = WeightedUndigraph()
            cm = defaultdict(int)
            words = tuple(self.tokenizer.cut(sentence))
            for i, wp in enumerate(words):
                if self.flag_filter(wp):
                    for j in range(i + 1, i + self.span):
                        if j >= len(words):
                            break
                        if not self.flag_filter(words[j]):
                            continue
                        if allow_pos and with_flag:
                            cm[(wp, words[j])] += 1
                        else:
                            cm[(wp.word, words[j].word)] += 1
            for terms, w in cm.items():
                g.add_edge(terms[0], terms[1], w)
            nodes_rank = g.rank()
            if with_weight:
                tags = sorted(nodes_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
            else:
                tags = sorted(nodes_rank, key=nodes_rank.__getitem__, reverse=True)
            return tags[:n] if n else tags
    
    
    _t = '越来越多的国产汽车出现在大众的眼中,国产汽车的整体性能也在不断优化,但和老牌的欧美汽车相比还存在着一定的差距'
    print(TextRank().text_rank(_t, with_weight=True, with_flag=True))
    

    内联权重

    聚类排除离群点

    待开发
    

    上下文特征向量

    待开发
    

    最尾补充一些失败实验

    失败1:
    尝试用词向量分布的离散程度来计算权重但失败,结果如下:
    高频词向量[5 5 5 5 5 5 0 -5 -5 -5]离散程度高
    中频词向量[4 3 3 3 3 3 0 -3 -3 -3]离散程度中
    低频词向量[3 1 1 1 1 1 0 -1 -1 -1]离散程度低

    from re import split, fullmatch
    from gensim.models import Word2Vec
    from jieba import cut
    from numpy import var
    from pandas import DataFrame
    
    def lcut(text):
        return [w for s in split('[\n。…;;!!??]+', text)for w in cut(s)if fullmatch('[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', w)]
    
    def word2vector(texts):
        """词向量建模"""
        sentences = [lcut(t) for t in texts]
        wv = Word2Vec(sentences, size=75, window=10, sg=1).wv
        DataFrame([(w, var(wv[w]), *wv[w]) for w in wv.index2word], columns=[
            'word', 'weight', *(str(i) for i in range(75))]).to_excel('b.xlsx', index=False)
    
    from data9 import X  # 新闻9分类,不导入标签
    word2vector(X)
    

    失败2:
    词特征分布的离散程度:特征分布离散程度越高的词,权重应更高。
    例如,两个IDF相同的词,第一个词集中分布在某类文档中,第二个词分散在不同类型的文档中,则第一个词的权重理应更高。

    尝试用长文切短的主题模型来获取单词的主题分布离散程度,但结果失败,多数单词主题分布匀散,某些停词反而具有更为集中的主题分布。

    from gensim import corpora, models
    import re, jieba, numpy as np, pandas as pd
    
    def word_lda(texts, num_topics=50):
        # 分词
        words_ls = [[w for w in jieba.cut(s) if re.fullmatch('[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', w)]
                    for t in texts for s in re.split('[\n。…;;!!??]+', t)]
        # 构造词典
        dictionary = corpora.Dictionary(words_ls)
        # 基于词典,使【词】→【稀疏向量】,并将向量放入列表,形成【稀疏向量集】
        corpus = [dictionary.doc2bow(words) for words in words_ls]
        # lda模型,num_topics设置主题的个数
        lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics)
        # 主题概率矩阵
        matrix = lda.state.get_lambda()
        matrix = matrix / np.sum(matrix, axis=0)
        # 按照主题概率聚类,并存excel
        pd.DataFrame({
            'word': [dictionary[i] for i in range(len(dictionary))],
            'topic': np.argmax(matrix, axis=0),
            'probability': np.max(matrix, axis=0),
        }).sort_values(by=['topic', 'probability'], ascending=False).to_excel('word_lda.xlsx', index=False)
    
    from data9 import X  # 新闻9分类,不导入标签
    word_lda(X)
    
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  • TF(Termfrequency)-...TF-IDF是一种度量关键词权重的方法。主要的应用场景:(1)搜索(2)关键词提取(可用于文本分类) 刚开始的时候利用的是词频来确定关键词的权重,即 词语在语料库中出现的频率。 记作 ...

    TF(Term frequency)-词频,IDF(Inverse document frequency)-逆文本频率

    TF-IDF是一种度量关键词权重的方法。主要的应用场景:(1)搜索(2)关键词提取(可用于文本分类)

    刚开始的时候利用的是词频来确定关键词的权重,即 词语在语料库中出现的频率。

    记作                                                                 TF(w)=\frac{word}{corpus}

    关键词w出现的次数除以语料库中单词总个数。

    但是这种方法有一个问题,就是像“的”这种词,出现的频率特别高,但是对于最终关键词提取并没有什么作用,这类属于停用词(stop word)要去掉;还有一些词语,比如在对新闻分类的时候,“报道”这种词出现的频率也很高,每一篇文章中,并不能用这种词作为文章的关键词。

    解决方案:某个词语只出现在小部分的文章中,那么它的权重应该大,作为分类关键词或者搜索关键词,是很有帮助的。这种计算权重的方法就是逆文本频率。

    公式为:                                                                          IDF(w)=log{\frac {D}{D_w}}   

    D为文章个数,D_w为出现词w的文章个数。

    在《数学之美》这本书中,作者给出的解释是“IDF的概念就是一个特定条件下关键词的概率分布的交叉熵”。

    可以这么理解这句话,因为交叉熵是用来衡量P(目标概率分布)与Q(训练概率分布)的,公式如下:

                                                                   H(P,Q)=-\sum P(c)logQ(c)

    若Q能够很好地表示P,那么H(P,Q)应该尽可能的小。那么在log{\frac {D}{D_w}},如果一个关键词能够很好地表示这个文本的话,那么这个概率应该尽可能的大。({\frac {D}{D_w}}>1),即某个词语如果只在少数文章中出现那么它的概率应该大。

    最终关键词的权重利用的是词频*逆文本频率得到,TF*IDF

    TF-IDF的信息论依据

    一个文章中,每个关键词的权重应该能够反应可以为最终结果提供多少的信息量,即可以利用信息熵来表示。

                                                                      I(w)=-P(w)logP(w)

                                                                      I(w)= \frac{TF(w)}{N} log\frac{N}{TF(w)}

    N为语料库的大小,可以省略,故

                                                                    I(w)={TF(w)} log\frac{N}{TF(w)}                                           (1)

    两个词出现的频率相同,一个是一篇文章中反复出现,一个是多篇文章中出现一两次,那么第一种情况应该权重更大,因此应该更改上式。

    假设:(1)每篇文章大小(共D篇)相同,均有M 个词,即M=\frac{N}{D}=\frac{\sum_w TF(w)}{D}  

    (2)一个词在一篇文章中无论出现多少次,它对于文章贡献相同,即c(w)=\frac{IF(w)}{D(w)},c(w)<M

    故 由(1)得,

                                       TF(w)log\frac{N}{TF(w)}=TF(w)log\frac{ M D}{c(w)D(w)}=TF(w)log(\frac{D}{D(w)} \frac{M}{c(w)})                         (2)

    所以由(1)(2)得:

                                                 TF-IDF(w)=I(w)-TF(w)log\frac{M}{c(w)}

    一个词的信息量越多,那么I(w)越多,由于c(w)<M,所以一个词在文献中出现的平均次数越多,那么第二项越小,整体越大。

    上述内容主要从《数学之美》-第11章整体出。

    代码:主要利用了sklearn.feature_extraction.text中的几个模型。

    第一种方式:CountVectorizer  + TfidfTransformer  

    import jieba
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer  
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
    
    corpus = ['证明你有来过','只看见沙漠','背影是假的人是真的']
    dataset = []
    for sen in corpus:
        dataset.append(' '.join(jieba.lcut(sen))) 
    
    ## 必须转成 ['证明 你 有 来过']这样形式才可以利用这个包处理
    
    vectorizer = CountVectorizer() #IF-统计词频
    data_vectorizer = vectorizer.fit_transform(dataset)
    transformer = TfidfTransformer() #IF-IDF
    tfidf = transformer.fit_transform(data_vectorizer) 
    print(tfidf) 
    ### output:
    ### (0, 4)        1.0
    ### (1, 1)        0.7071067811865476
    ### (1, 0)        0.7071067811865476
    ### (2, 3)        0.7071067811865476
    ### (2, 2)        0.7071067811865476
    ### 表示矩阵每个位置的IF-IDF是多少
    tfidf = tfidf.toarray() #tfidf转成矩阵
    print(tfidf)
    
    ### output:
    ### [[0.         0.         0.         0.         1.        ]
    ###  [0.70710678 0.70710678 0.         0.         0.        ]
    ###  [0.         0.         0.70710678 0.70710678 0.        ]]
    ### a[i][j]表示词汇表中的索引为j的词在i个句子中的IF-IDF值

    有0的位置,是因为参数设置的问题,词袋中只统计了词字数大于2的词。

    第二种方式:TfidfVectorizer (TfidfVectorizer = CountVectorizer  + TfidfTransformer  )

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
    tfidf = TfidfVectorizer() #初始化
    
    tfidf.fit(dataset) 
    #print(tfidf.get_feature_names()) ##词袋
    #print(tfidf.vocabulary_) ## 词汇表
    corpus_vector = tfidf.transform(dataset).toarray()
    print(corpus_vector)

    第二种方式比较好用,初始化的时候可以有很多种参数设置,这里不再赘述,附几个我认为比较好的参数讲解。

    (1)https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/80451371

    (2)https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/80816179

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