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  • TF-IDF算法介绍及实现

    万次阅读 多人点赞 2018-08-07 19:17:45
    1、TF-IDF算法介绍 (1)TF是词频(Term Frequency) (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF 2、TF-IDF应用 3、Python3实现TF-IDF算法 4、NLTK实现TF-IDF算法 5...

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    1、TF-IDF算法介绍

    (1)TF是词频(Term Frequency)

    (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)

    (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF

    2、TF-IDF应用

    3、Python3实现TF-IDF算法

    4、NLTK实现TF-IDF算法

    5、Sklearn实现TF-IDF算法

    6、Jieba实现TF-IDF算法

    7、TF-IDF算法的不足

    8、TF-IDF算法改进——TF-IWF算法


    1、TF-IDF算法介绍

           TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)的常用加权技术

           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。

           TF-IDF的主要思想是:如果某个单词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。

    (1)TF是词频(Term Frequency)

            词频(TF)表示词条(关键字)在文本中出现的频率

            这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。

            公式:           即:

     

            其中 ni,j 是该词在文件 dj 中出现的次数,分母则是文件 dj 中所有词汇出现的次数总和;

    (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)

            逆向文件频率 (IDF) :某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语的文件的数目再将得到的商取对数得到

    如果包含词条t的文档越少, IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力。

            公式:         

            其中,|D| 是语料库中的文件总数 |{j:ti∈dj}| 表示包含词语 ti 的文件数目(即 ni,j≠0 的文件数目)。如果该词语不在语料库中,就会导致分母为零,因此一般情况下使用 1+|{j:ti∈dj}|

            即:

    (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF

           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。

           公式:

         

           注:  TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并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。

    2、TF-IDF应用

         (1)搜索引擎;(2)关键词提取;(3)文本相似性;(4)文本摘要

    3、Python3实现TF-IDF算法

    注意:该代码tf计算使用的是整个语料,这里只是举个简单的例子,大家在写的时候按文档计算词频即可!我这里就不做修改了

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from collections import defaultdict
    import math
    import operator
    
    """
    函数说明:创建数据样本
    Returns:
        dataset - 实验样本切分的词条
        classVec - 类别标签向量
    """
    def loadDataSet():
        dataset = [ ['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],    # 切分的词条
                       ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                       ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                       ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                       ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                       ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid'] ]
        classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 类别标签向量,1代表好,0代表不好
        return dataset, classVec
    
    
    """
    函数说明:特征选择TF-IDF算法
    Parameters:
         list_words:词列表
    Returns:
         dict_feature_select:特征选择词字典
    """
    def feature_select(list_words):
        #总词频统计
        doc_frequency=defaultdict(int)
        for word_list in list_words:
            for i in word_list:
                doc_frequency[i]+=1
    
        #计算每个词的TF值
        word_tf={}  #存储没个词的tf值
        for i in doc_frequency:
            word_tf[i]=doc_frequency[i]/sum(doc_frequency.values())
    
        #计算每个词的IDF值
        doc_num=len(list_words)
        word_idf={} #存储每个词的idf值
        word_doc=defaultdict(int) #存储包含该词的文档数
        for i in doc_frequency:
            for j in list_words:
                if i in j:
                    word_doc[i]+=1
        for i in doc_frequency:
            word_idf[i]=math.log(doc_num/(word_doc[i]+1))
    
        #计算每个词的TF*IDF的值
        word_tf_idf={}
        for i in doc_frequency:
            word_tf_idf[i]=word_tf[i]*word_idf[i]
    
        # 对字典按值由大到小排序
        dict_feature_select=sorted(word_tf_idf.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
        return dict_feature_select
    
    if __name__=='__main__':
        data_list,label_list=loadDataSet() #加载数据
        features=feature_select(data_list) #所有词的TF-IDF值
        print(features)
        print(len(features))
    

    运行结果:

    4、NLTK实现TF-IDF算法

    from nltk.text import TextCollection
    from nltk.tokenize import word_tokenize
    
    #首先,构建语料库corpus
    sents=['this is sentence one','this is sentence two','this is sentence three']
    sents=[word_tokenize(sent) for sent in sents] #对每个句子进行分词
    print(sents)  #输出分词后的结果
    corpus=TextCollection(sents)  #构建语料库
    print(corpus)  #输出语料库
    
    #计算语料库中"one"的tf值
    tf=corpus.tf('one',corpus)    # 1/12
    print(tf)
    
    #计算语料库中"one"的idf值
    idf=corpus.idf('one')      #log(3/1)
    print(idf)
    
    #计算语料库中"one"的tf-idf值
    tf_idf=corpus.tf_idf('one',corpus)
    print(tf_idf)

    运行结果:

    5、Sklearn实现TF-IDF算法

    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    
    x_train = ['TF-IDF 主要 思想 是','算法 一个 重要 特点 可以 脱离 语料库 背景',
               '如果 一个 网页 被 很多 其他 网页 链接 说明 网页 重要']
    x_test=['原始 文本 进行 标记','主要 思想']
    
    #该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    vectorizer = CountVectorizer(max_features=10)
    #该类会统计每个词语的tf-idf权值
    tf_idf_transformer = TfidfTransformer()
    #将文本转为词频矩阵并计算tf-idf
    tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))
    #将tf-idf矩阵抽取出来,元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
    x_train_weight = tf_idf.toarray()
    
    #对测试集进行tf-idf权重计算
    tf_idf = tf_idf_transformer.transform(vectorizer.transform(x_test))
    x_test_weight = tf_idf.toarray()  # 测试集TF-IDF权重矩阵
    
    print('输出x_train文本向量:')
    print(x_train_weight)
    print('输出x_test文本向量:')
    print(x_test_weight)

    运行结果:

    6、Jieba实现TF-IDF算法

    import jieba.analyse
    
    text='关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用于计算机系统标引论文内容特征、
    信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支,是文本检索、
    文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作'
    
    keywords=jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False, allowPOS=())
    print(keywords)

    运行结果:

    注:

    • jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
    • sentence 为待提取的文本
    • topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20
    • withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False
    • allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选

    7、TF-IDF算法的不足

    TF-IDF 采用文本逆频率 IDF 对 TF 值加权取权值大的作为关键词,但 IDF 的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况,使其无法很好地完成对权值调整的功能,所以 TF-IDF 算法的精度并不是很高,尤其是当文本集已经分类的情况下。

    在本质上 IDF 是一种试图抑制噪音的加权,并且单纯地认为文本频率小的单词就越重要,文本频率大的单词就越无用。这对于大部分文本信息,并不是完全正确的。IDF 的简单结构并不能使提取的关键词, 十分有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情 况,使其无法很好地完成对权值调整的功能。尤其是在同类语料库中,这一方法有很大弊端,往往一些同类文本的关键词被盖。

    TF-IDF算法实现简单快速,但是仍有许多不足之处:

    (1)没有考虑特征词的位置因素对文本的区分度,词条出现在文档的不同位置时,对区分度的贡献大小是不一样的。

    (2)按照传统TF-IDF,往往一些生僻词的IDF(反文档频率)会比较高、因此这些生僻词常会被误认为是文档关键词。

    (3)传统TF-IDF中的IDF部分只考虑了特征词与它出现的文本数之间的关系,而忽略了特征项在一个类别中不同的类别间的分布情况。

    (4)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。

    8、TF-IDF算法改进——TF-IWF算法

    详细改进方法参看论文:改进的 TF-IDF 关键词提取方法

     

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    1.What is TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文件频率) TF-IDF是一种统计方法,用来评估一个词对一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。该词的重要性随着它在文件中...

    1.What is TF-IDF

    TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文件频率)

    TF-IDF是一种统计方法,用来评估一个词对一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。该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

    上述那段话的总结就是,一个词在一篇文章中出现次数越多,但同时在整个文档中出现的次数越少,就越能代表该文章

    举个例子,假定现在有一篇长文《中国的小龙虾养殖》,我们准备用计算机提取它的关键词。一个很容易想到的思路: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TF)统计

    结果很明显,出现次数最多的词是——“的”、“是”——这一类最常用的无意义的词。他们叫做"停用词"(Stop words),对结果毫无帮助、必须过滤的词

    假设我们把这类停用词都过滤了,只考虑剩下的有实际意义的词。这样又会遇到另一个问题,我们可能发现"中国"、“小龙虾”、"养殖"这三个词的出现次数一样多。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。因为"中国"是很常见的词,相对而言,"小龙虾"和"养殖"不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多,有理由认为,“小龙虾"和"养殖"的重要程度要大于"中国”,也就是说,在关键词排序上面,"小龙虾"和"养殖"应该排在"中国"的前面

    所以,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”)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(“小龙虾”)给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写IDF),它的值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

    下面是这个算法的细节

    词频原本是指一个给定的词语在文本中出现的次数。但由于不同的文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,因此对词频进行标准化
    T F i , j = n i , j ∑ k n k , j TF_{i,j}=\frac{n_{i,j}}{\sum_k n_{k,j}} TFi,j=knk,jni,j
    其中

    • n i , j n_{i,j} ni,j:该词在文档 d j d_j dj中出现的次数
    • ∑ k n k , j \sum_k n_{k,j} knk,j:在文档 d j d_j dj中所有词的出现次数之和

    逆文档频率的主要思想是:如果包含某个词 t t t的文档越少,IDF越大,这说明该词具有很好的类别区分能力,某一特定词语的IDF,可由总文档数除以包含该词的文档数,再将得到的商取对数得到
    I D F i = l o g ∣ D ∣ ∣ { j : t i ∈ d j } ∣ + 1 IDF_i=log\frac{|D|}{|\{j:t_i \in d_j\}| + 1} IDFi=log{j:tidj}+1D
    其中

    • ∣ D ∣ |D| D:文档总数
    • ∣ { j : t i ∈ d j } ∣ |\{j:t_i \in d_j\}| {j:tidj}:包含词语 t i t_i ti的文档数目,之所以加1,是为了避免分母为0

    某个特定文档内的高词频率,乘以该词在整个文档中的低词频率,得到的就是TF-IDF的值 T F − I D F i , j = T F i , j × I D F i TF-IDF_{i,j}=TF_{i,j}\times IDF_i TFIDFi,j=TFi,j×IDFi。因此TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语

    还是以《中国的小龙虾养殖》为例,假定该文本有1000个词,“中国”、“小龙虾”、"养殖"各出现20次,则这三个词的词频(TF)都为0.02。然后假设现在共有250亿份文档,其中包含"中国"的文档共有62.3亿份,包含"小龙虾"的文档共0.484亿份,包含"养殖"的文档共0.973亿份。则它们的逆文档频率(IDF)和TF-IDF如下:

    包含该词的文档数(亿)IDFTF-IDF
    中国62.30.6030.0121
    小龙虾0.4842.7130.0543
    养殖0.9732.4100.0482

    由上表可见,"小龙虾"的TF-IDF值最高,"养殖"其次,"中国"最低。所以,如果只选择一个词,”小龙虾“就是这篇文章的关键词

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