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  • tfidf进行关键词提取

    万次阅读 2019-03-29 11:03:17
    tf-idf简介 在信息提取的应用场景之中,我们往往需要一些文本中的重要...那么什么样的词算是文本中的关键词呢?一方面,这个词应该在文本中出现的次数比较多;另一方面,这个词应该不那么常见,若是这个词在很多文...

    转:https://blog.csdn.net/lo_single/article/details/76039748

    tf-idf简介
    在信息提取的应用场景之中,我们往往需要一些文本中的重要的词而不是文本中的所有词语来进行分析,即使原文本已经进行了去停用词的处理。 
    那么什么样的词算是文本中的关键词呢?一方面,这个词应该在文本中出现的次数比较多;另一方面,这个词应该不那么常见,若是这个词在很多文档中都有出现,这个词显然不能用来作为代表某个文档的重要词汇。一个合适的算法便是tf-idf算法。 
    tf-idf是term frequency–inverse document frequency的缩写。该算法用一种统计学的方法来衡量一个词语在文本中的重要程度,常被用于信息提取、文本挖掘等场景之中。该算法的核心便是计算一个文本中某个词语的tf值与idf值。

    tf计算
    tf是term frequency的缩写,指文本中的词频。衡量一个词语在文档中的出现频率有很多方法,最简单也足够有效的,便是直接计算这个词出现的次数,来作为这个词的tf值。

    idf计算
    idf是inverse document frequency的缩写,指“逆文档频率”,是一个用来衡量一个词常见程度的值。这个值的计算不应该基于单个文档,而应该考虑所有要进行分析的文档,来得出结果。 
    idf值的计算方法也有很多,这里仅提供一个常见的公式: 

    分母处加一,是为了防止某个词从未出现过而导致分母为0。
    算法实现
    上面的两个值显然都与一个词的重要程度正相关,所以将其直接相乘,以乘积比较不同词之间的重要程度差异。下面是使用

    python的实现:

    def idf(corpus):
        idfs = {}
        d = 0.0
    
        # 统计词出现次数
        for doc in corpus:
            d += 1
            counted = []
            for word in doc:
                if not word in counted:
                    counted.append(word)
                    if word in idfs: 
                        idfs[word] += 1
                    else: 
                        idfs[word] = 1
    
        # 计算每个词逆文档值
        for word in idfs:
            idfs[word] = math.log(d/float(idfs[word]))
    
        return idfs
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 获取需要的语料库,根据实际情况自行更改
        # 这里获取的语料库是每个文档的分词结果列表的列表
        corpus = getCorpus()
        idfs = idf(corpus)
        for doc in corpus:
            tfidfs = {}
            for word in doc:
                if word in tfs:
                    tfidfs[word] += 1
                else:
                    tfidfs[word] = 1
            for word in tfidfs:
                tfidfs[word] *= idfs[word]
    

    总结
    tf-idf算法非常简单,但其有一个极为致命的缺陷,就是没有考虑词语的语义信息,无法处理一词多义与一义多词的情况。 
    在过去,往往通过结合一些外部信息如“知网”(WordNet)或者使用可以表达隐藏信息的概率模型来处理这一缺陷。 
    2013年,Google开源了其Word2Vec算法,通过计算上下文来将词语进行向量化表示,在正常的训练结果下语义相近的词语向量距离较近而语义较远的词语距离向量较远。结合这一深度学习的新算法,tf-idf的传统问题得到了很好的解决。
    --------------------- 
    作者:lo_single 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/lo_single/article/details/76039748 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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  • TFIDF分词过滤,提取关键词

    千次阅读 2019-02-20 15:28:15
    任务一:现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》,用计算机提取它的关键词。 1、词频:如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)统计。 2、停用词:结果你...

    任务一:现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》,用计算机提取它的关键词。

    1、词频:如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)统计。

    2、停用词:结果你肯定猜到了,出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"(stop words),表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。

     

    规则一:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。

      假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词

      发现"中国"、"蜜蜂"、"养殖"这三个词的出现次数一样多

      因为"中国"是很常见的词,相对而言,"蜜蜂"和"养殖"不那么常见,"蜜蜂"和"养殖"的重要程度要大于"中国"

     

    3、IDF :最常见的词("的"、"是"、"在")给予最小的权重,

        较常见的词("中国")给予较小的权重,

        较少见的词("蜜蜂"、"养殖")给予较大的权重。

        这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为IDF),

        它的大小与一个词的常见程度成反比。

     

    4、TF-IDF:"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,两个值相乘,得到了一个词的TF-IDF值。

        某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。

        所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词。

     

    具体实现:

    1、计算词频

      词频(TF) = 某个词在文章中的出现次数

    文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,做"词频"标准化。

      词频(TF) = 某个词在文章中的出现次数 / 文章总词数

    或者 词频(TF) = 某个词在文章中的出现次数 / 拥有最高词频的词的次数

     

    2、某个词在文章中的出现次数

    这时,需要一个语料库(corpus),用来模拟语言的使用环境。

    逆文档频率(IDF) = log(语料库的文档总数/包含该词的文档总数+1)

     

    3、计算TF-IDF

      TF-IDF = 词频(TF) * 逆文档频率(IDF)

      可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。

      所以,自动提取关键词的算法就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,

      然后按降序排列,取排在最前面的几个词。

     

    从上表可见,"蜜蜂"的TF-IDF值最高,"养殖"其次,"中国"最低。(如果还计算"的"字的TF-IDF,那将是一个极其接近0的值。)

    所以,如果只选择一个词,"蜜蜂"就是这篇文章的关键词。

     

    总结:

    TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。

    缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不多。

    而且,这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。

    (一种解决方法是,对全文的第一段和每一段的第一句话,给予较大的权重。)

     

    任务二:TF-IDF与与余弦相似的应用:找相似文章

    除了找到关键词,还希望找到与原文章相似的其他文章

    需要用到余弦相似性:

    句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影

    句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看电影

    基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。

          因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。

     

    1、分词

      句子A:我/喜欢/看/电视,不/喜欢/看/电影。

      句子B:我/不/喜欢/看/电视,也/不/喜欢/看/电影。

    2、列出所有值

      我,喜欢,看,电视,电影,不,也。

    3、计算词频

      句子A:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 1,也 0。

      句子B:我 1,喜欢 2,看 2,电视 1,电影 1,不 2,也 1

    4、写出词频向量。

      句子A:[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]

      句子B:[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]

    我们可以通过夹角的大小,来判断向量的相似程度。夹角越小,就代表越相似。

    假定a向量是[x1, y1],b向量是[x2, y2],那么可以将余弦定理改写成下面的形式

     结论:

      我们就得到了"找出相似文章"的一种算法:

    • 使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词
    • 每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频);
    • 生成两篇文章各自的词频向量
    • 计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似

    计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似

     

    任务三:如何通过词频,对文章进行自动摘要

    信息都包含在句子中,有些句子包含的信息多,有些句子包含的信息少。

    "自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。

    句子的信息量用"关键词"来衡量。如果包含的关键词越多,就说明这个句子越重要。

    Luhn提出用"簇"(cluster)表示关键词的聚集。所谓"簇"就是包含多个关键词的句子片段。

     

    只要关键词之间的距离小于"门槛值",它们就被认为处于同一个簇之中。Luhn建议的门槛值是4或5。

    也就是说,如果两个关键词之间有5个以上的其他词,就可以把这两个关键词分在两个簇。

    簇的重要性 = (包含的关键词数量)^2 / 簇的长度

    其中的簇一共有7个词,其中4个是关键词。因此,它的重要性分值等于 ( 4 x 4 ) / 7 = 2.3。

     

    然后,找出包含分值最高的簇的句子(比如5句),把它们合在一起,就构成了这篇文章的自动摘要

    复制代码

     1 Summarizer(originalText, maxSummarySize):
     2     // 计算原始文本的词频,生成一个数组,比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]
     3     wordFrequences = getWordCounts(originalText)
     4     // 过滤掉停用词,数组变成[(3, 'language'), (8, 'code')...]
     5     contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)
     6     // 按照词频进行排序,数组变成['code', 'language'...]
     7     contentWordsSortbyFreq = sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)
     8     // 将文章分成句子
     9     sentences = getSentences(originalText)
    10     // 选择关键词首先出现的句子
    11     setSummarySentences = {}
    12     foreach word in contentWordsSortbyFreq:
    13       firstMatchingSentence = search(sentences, word)
    14       setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)
    15       if setSummarySentences.size() = maxSummarySize:
    16         break
    17     // 将选中的句子按照出现顺序,组成摘要
    18     summary = ""
    19     foreach sentence in sentences:
    20       if sentence in setSummarySentences:
    21         summary = summary + " " + sentence
    22     return summary

    复制代码

    展开全文
  • TfidfTransformer() Y = transform.fit_transform(X) print(Y.toarray()) # 输出tfidf的值 # [[0. 0.46979139 0.58028582 0.38408524 0. 0. 0.38408524 0. 0.38408524] # [0. 0.6876236 0. 0.28108867 0. 0.53864762...

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    ✓ 词向量
    ✗Adam,sgd
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    ✗ 过拟合&欠拟合
    ✗ 评价&损失函数的说明
    ✗ 深度学习模型及常用任务说明
    ✗ RNN的时间复杂度
    ✗ neo4j图数据库

    分词、词向量

    关键词提取-TFIDF

    TfidfVectorizer

    基本介绍

    • TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
    • 比如:为了获得一篇文档的关键词,我们可以如下进行
    • 对给定文档,我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)
    • 给每个词计算一个权重,这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。

    算法明细

    • 基本步骤
      • 1、计算词频。考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。

        词频:TF = 文章中某词出现的频数

        词频标准化:tf-TFIDF_2
      • 2、计算逆文档频率。如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。

        逆文档频率:关键词提取-TFIDF_3
        其中,语料库(corpus),是用来模拟语言的使用环境。
      • 3、计算TF-IDF。可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比
        T F − I D F = T F ∗ I D F TF-IDF = TF * IDF TFIDF=TFIDF

    算法优缺点

    • 优点:
      • TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。
    • 缺点
      • 单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不多。
      • 这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。
      • 对于文档中出现次数较少的重要人名、地名信息提取效果不佳

    应用场景

    • 应用场景简介
      • 1)搜索引擎;
      • 2)关键词提取;
      • 3)文本相似性;
      • 4)文本摘要

    可执行实例

    # python:3.8
    # sklearn:0.23.1
    # 1、CountVectorizer 的作用是将文本文档转换为计数的稀疏矩阵
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    corpus = [
        'This is the first document.',
        'This document is the second document.',
        'And this is the third one.',
        'Is this the first document?',
    ]
    vectorizer = CountVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    # 查看每个单词的位置
    print(vectorizer.get_feature_names())
    #['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
    # 查看结果
    print(X.toarray())
    # [[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
    #  [0 2 0 1 0 1 1 0 1]
    #  [1 0 0 1 1 0 1 1 1]
    #  [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
    
    # 2、TfidfTransformer:使用计算 tf-idf
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    transform = TfidfTransformer()    
    Y = transform.fit_transform(X)  
    print(Y.toarray())                # 输出tfidf的值
    # [[0.         0.46979139 0.58028582 0.38408524 0.         0. 0.38408524 0.         0.38408524]
    #  [0.         0.6876236  0.         0.28108867 0.         0.53864762 0.28108867 0.         0.28108867]
    #  [0.51184851 0.         0.         0.26710379 0.51184851 0. 0.26710379 0.51184851 0.26710379]
    #  [0.         0.46979139 0.58028582 0.38408524 0.         0. 0.38408524 0.         0.38408524]]
    
    # 3、TfidfVectorizer:TfidfVectorizer 相当于 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 的结合使用
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    corpus = [
        'This is the first document.',
        'This document is the second document.',
        'And this is the third one.',
        'Is this the first document?',
    ]
    vectorizer = TfidfVectorizer() #构建一个计算词频(TF)
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    print(vectorizer.get_feature_names())
    # ['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
    print(X.shape)
    # (4, 9)
    

    参数项说明

    • CountVectorizer

    关键词提取-TFIDF_4

    • TfidfTransformer

    关键词提取-TFIDF_5

    • 从函数上来看,咱也可以发现有TfidfVectorizer=CountVectorizer + TfidfTransformer
    • TfidfVectorizer

    关键词提取-TFIDF_6

    展开全文
  • 关键词抽取TFIDF算法

    千次阅读 2019-04-28 16:23:47
    原文作者:码农加油站 ...最近boss交代了一个任务,展示一个...以下小农同学要总结一下学习到的关键词抽取的算法之一TF-IDF算法。 一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要,它应该在这篇文章...

    原文作者:码农加油站
    原文地址:http://www.jinciwei.cn/a135076.html

    最近boss交代了一个任务,展示一个文档的关键词图,小农同学就努力学习起来,从结巴分词、Wordcloud到hanlp、echarts展示字符云。以下小农同学要总结一下学习到的关键词抽取的算法之一TF-IDF算法。
    一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。于是,我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)统计。
    结果你肯定猜到了,出现次数最多的词是----“的”、“是”、“在”----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"(stop words),表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。
    假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词。这样又会遇到了另一个问题,我们可能发现某些词的出现次数一样多。这是不是意味着,作为关键词,它们的重要性是一样的?
    显然不是这样,我们需要一个重要性调整系数,衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。
    用统计学语言表达,就是在词频的基础上,要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词(“的”、“是”、“在”)给予最小的权重,较常见的词给予较小的权重,较少见的词给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。
    知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词。
    下面就是这个算法的细节。
    第一步,计算词频。
    考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。
    或者
    第二步,计算逆文档频率。
    这时,需要一个语料库(corpus),用来模拟语言的使用环境。
    如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。
    第三步,计算TF-IDF。
    可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。
    结巴分词TF-IDF算法源码分析
    基于TF-IDF算法抽取关键词的主调函数是TFIDF.extract_tags函数,主要是在jieba/analyse/tfidf.py中实现。
    其中TFIDF是为TF-IDF算法抽取关键词所定义的类。类在初始化时,默认加载了分词函数tokenizer =jieba.dt、词性标注函数postokenizer = jieba.posseg.dt、停用词stop_words = self.STOP_WORDS.copy()、idf词典idf_loader = IDFLoader(idf_path or DEFAULT_IDF)等,并获取idf词典及idf中值(如果某个词没有出现在idf词典中,则将idf中值作为这个词的idf值)。
    def__init__(self, idf_path=None):

    加载

    self.tokenizer = jieba.dt
    self.postokenizer = jieba.posseg.dt
    self.stop_words = self.STOP_WORDS.copy()
    self.idf_loader = IDFLoader(idf_path or DEFAULT_IDF)
    self.idf_freq, self.median_idf = self.idf_loader.get_idf()
    然后开始通过TF-IDF算法进行关键词抽取。
    首先根据是否传入了词性限制集合,来决定是调用词性标注接口还是调用分词接口。例如,词性限制集合为[“ns”,“n”, “vn”, “v”, “nr”],表示只能从词性为地名、名词、动名词、动词、人名这些词性的词中抽取关键词。
    1)如果传入了词性限制集合,首先调用词性标注接口,对输入句子进行词性标注,得到分词及对应的词性;依次遍历分词结果,如果该词的词性不在词性限制集合中,则跳过;如果词的长度小于2,或者词为停用词,则跳过;最后将满足条件的词添加到词频词典中,出现的次数加1;然后遍历词频词典,根据idf词典得到每个词的idf值,并除以词频词典中的次数总和,得到每个词的tf * idf值;如果设置了权重标志位,则根据tf-idf值对词频词典中的词进行降序排序,然后输出topK个词作为关键词;
    2)如果没有传入词性限制集合,首先调用分词接口,对输入句子进行分词,得到分词;依次遍历分词结果,如果词的长度小于2,或者词为停用词,则跳过;最后将满足条件的词添加到词频词典中,出现的次数加1;然后遍历词频词典,根据idf词典得到每个词的idf值,并除以词频词典中的次数总和,得到每个词的tf * idf值;如果设置了权重标志位,则根据tf-idf值对词频词典中的词进行降序排序,然后输出topK个词作为关键词;
    defextract_tags(self, sentence, topK=20,withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False):

    传入了词性限制集合

    if allowPOS:
    allowPOS = frozenset(allowPOS)

    调用词性标注接口

    words = self.postokenizer.cut(sentence)

    没有传入词性限制集合

    else:

    调用分词接口

    words = self.tokenizer.cut(sentence)
    freq = {}
    for w in words:
    if allowPOS:
    if w.flag notin allowPOS:
    continue
    elifnot withFlag:
    w = w.word
    wc = w.word if allowPOS and withFlag else w

    判断词的长度是否小于2,或者词是否为停用词

    if len(wc.strip()) < 2 or wc.lower() in self.stop_words:
    continue

    将其添加到词频词典中,次数加1

    freq[w] = freq.get(w, 0.0) + 1.0

    统计词频词典中的总次数

    total = sum(freq.values())
    for k in freq:
    kw = k.word if allowPOS and withFlag else k

    计算每个词的tf-idf值

    freq[k] *= self.idf_freq.get(kw,self.median_idf) / total

    根据tf-idf值进行排序

    if withWeight:
    tags = sorted(freq.items(),key=itemgetter(1), reverse=True)
    else:
    tags = sorted(freq,key=freq.getitem, reverse=True)

    输出topK个词作为关键词

    if topK:
    return tags[:topK]
    else:
    return tags

    其他相关:使用不同的方法计算TF-IDF值 https://www.jianshu.com/p/f3b92124cd2b

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    千次阅读 2021-01-28 20:47:13
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    2019-04-30 20:56:47
    实现基于TF-IDF算法抽取,对关键词进行抽取的算法,程序
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    万次阅读 多人点赞 2017-03-31 16:57:25
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  • Python TF-IDF 算法 提取文本关键词

    万次阅读 2018-03-09 16:46:34
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空空如也

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tfidf抽取关键词

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