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  • 通过python代码实现TF-IDF算法,并对文本提取关键词,可以自己添加词库以及停用词表。
  • tfidf进行关键词提取

    万次阅读 2019-03-29 11:03:17
    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...

    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!

    展开全文
  • 关键词提取 代码实现: #encoding:utf-8 import jieba import re import os import numpy as np class MyTfIdf: def __init__(self): #语料库中所有文档的每个词的词频 的统计 ''' {文档id1:{'乔布斯':0.333,...}...

    关键词提取

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    代码实现:

    #encoding:utf-8
    import jieba
    import re
    import os
    import numpy as np
    
    
    class MyTfIdf:
        def __init__(self):
            #语料库中所有文档的每个词的词频 的统计
            '''
            {文档id1:{'乔布斯'0.333...},
            文档id2 :{‘苹果’:0.666...}}
    
            '''
            self.tfs= {}
            #语料库的词典
            self.termset = set()
            # 语料库的词典的每个词放入tf-idf值
            self.idfs ={ } #{'乔布斯'0.333...}
    
            #语料库中所有文档的每个词的tfidf的值
            self.tfidfs = { }
    
        def add(self, docid, content):
            #1.分词
            document =jieba.lcut(content)
            #预料库词典
            # 停用词过滤
            #停用词过滤
            #停用词词典,语料库的词典-停用词词典
    
            self.termset.update(document)
            #tf计算
            tfDic =self.ca_tf(document)
            self.tfs.update({docid:tfDic})
    
        #单篇文档每个词的词频统计
        def cal_tf(self,document):
        #{'乔布斯'0.333...}
    
            tfDic ={ }
            #计算公式:在该文档的出现的次数/该文档的总词数
            total = len(document)
            for term in document:
                count = document.count(term)
                tf =count/total
                tfDic.update({term.tf})
            return tfDic
    
        def compute(self):
        #0.统计tf,这一步在add时已经实现 所以不再用统计
        #1.统计idf
            self.cal_idf()
        #2.计算tf-idf
            self.cal_tfidf()
    
    
        #统计预料库词典的没一个词的倒文档频率
        #公式:log(文档总数)/(包含该次数 +1)
        def cal_idf(self):
            #遍历词典中每个词进行统计
            tfvalues =self.tfs.values()
            #文档总数
            total = len(tfvalues)
            for term in self.termset:
                count =1
                for tfDic in tfvalues:
                    words = tfDic.key()#每篇文档的所有词
                    #判断当前的词是不是在文档中,如果在,次数+1
                    if term in words:
                        count += 1
                idf = np.lpg(total/count)
                # {'乔布斯'0.333...}
                self.idfs.update({term:idf})
    
        #计算每篇文档的每个词的tf-idf
        #公式:tf*idf
        #tfidfs:文档id1:{'乔布斯'0.333...},文档id2 :{‘苹果’:0.666...}
        def cal_tfidf(self):
            for docid, tfDic  in self.tfs.items():
    
                #当前文档的所有词
                terms = tfDic.keys()
                #每篇文章的每个词的tf-idf
                tfidfDic= {}
                for term in terms:
                        tf = tfDic.get(term)
                        idf = self.idfs.get(term)
                        tfidf = tf*idf
                        tfidfDic.update({term:tfidf})
                #将当前文档的计算结果添加进语料库的字典中
                self.tfidfs.update({docid:tfidfDic})
    
        #提取当前topN关键词
        def getKeywordsOf(self, docid, topN):
            #1该文档的tfidf获取出来
            tfidfDic = self.tfidfs.get(docid)
            #2.排序
            tfidfDic_sorted =dict(sorted(tfidfDic.items(),key = lambda x:x[1],reverse =True))
            #3.取前topN个关键词
            keywords = tfidfDic_sorted.keys()[:topN]
            return keywords
    
        #文档向量化:使用前topN个关键词的tfidf表示
        def genDocVect(self, topN):
           #{文档id1:[..],文档id2:[]}
            docVects = {}
            docids = self.tfidfs.keys()
            for docid in docids:
                #获取前topN关键词
                keywords =self.getKeywordsOf(docid,topN)
                # 获取前topN个关键词的tfidf
                docVect = [self.tfidfs.get(docid).get(term) for term in keywords]
                docVects.update({docid:docVect})
            return docVects
    
        #加载文件
        @staticmethod
        def load_data(filepath):
            with open(filepath, "r", encoding="gbk") as fin:
                content = fin.read()
                return re.sub(r'[\n]', '', content)
        #余弦相似度计算
        @staticmethod
        def cosinsim(vect1,vect2):
            vect1 = np.array(vect1)
            vect2 = np.array(vect2)
            #A*B/|A|*|B|
            sim = np.dot(vect1,vect2)/(np.linalg.norm(vect1)*np.linalg)
            return sim
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        dirName ='E:\\data'
        counter = MyTfIdf()
        for filename in os.listdir(dirName):
            #文件名作为docid
            docid = re.sub(r'\.txt','',filename)
            print(docid)
            # print(filename)
            #文件路径
            filepath = os.path.join(dirName,filename)
            content = counter.load_data(filepath)
            counter.add(docid,content)
    
        #统计与计算:
        counter.compute()
        topN =10
        docid ='3049012'
        keywords = counter.getKeywordsOf(docid ,topN)
        print(counter.idfs)
    
        #文章相似度的应用
        #获取语料库中所有文档的文本向量
        documentVects =counter.genDocVect(topN)
        docid1 ='30490132'
        docid2 ='30490251'
        vect1 =documentVects.get(docid1)
        vect2 = documentVects.get(docid2)
        #计算相似度
        sim = counter.cosinsim(vect1,vect2)
        print(sim)
    
        #每个词作为特征
        #使用预料库的词典为构建向量4000个词
        #每个文章的维度:len(词典)=4000
        #预料库的词典:[word1,word2,word3...]
        #文章1[doc1-word1-tfidf,doc1-word2-tfidf,word3...]
        # 文章2[doc1-word1-tfidf,doc1-word2-tfidf,word3...]
    
    
        #方式二:关键词来向量化
    
        #神经网络:提取词
    
    
    # re.findall(r'(\d+)\.',filename[0])
    # filename.split(".")[0]
    # '30490114'
    
    
    # counter.tfs.get('30490114')
    # len(counter.idfs)
    # 4630
    #
    # a = ['a':1,'b':2]
    # a.keys()
    #     dict_keys(['a','b'])
    #
    # a = ['a':1,'b':2]
    # a = ['b':1,'a':2]
    # b=sorted(a.items(),key = lambda x:x[1],reverse =True) #forx in a.items()
    # b
    # [('a',2),('b',1)]
    # dict(b)
    # {'a':2,'b':1}
    #
    
    

    TF-IDF其他的三种方式的实现

    第一种:

    #python 实现TF-IDF
    #-*- 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表示不好
        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
    """
        #总词频统计
    def feature_select(list_words):
        doc_frequency = defaultdict(int)
        for world_list  in list_words:
            for i in world_list:
                doc_frequency[i]+=1
    #计算每个词的TF值
        word_tf={ } #存储每个词的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]
    
    #对字典值按照从大到小的排序
        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)
        printt(len(features))
    
    

    第二种实现方法–NLTK实现TF-IDF算法

    #######d第二种实现方法--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) #输出分词的结果
    corpus = TextCollection(sents) #构建语料库
    #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的值
    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)
    
    
    问题解决参考:https://blog.csdn.net/weixin_39712314/article/details/106173356
    

    第三种方法:Sklearn实现TF-IDF算法

    ################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装换为词频矩阵,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()
    
    #将文本转换为词频矩阵并计算tf-idf
    tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))
    
    #将tf-idf的矩阵抽取出来,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)
    
    """
    输出x_train文本向量
    [[0.70710678 0.         0.70710678 0.         0.         0.
      0.         0.         0.         0.        ]
     [0.         0.3349067  0.         0.44036207 0.         0.44036207
      0.44036207 0.44036207 0.         0.3349067 ]
     [0.         0.22769009 0.         0.         0.89815533 0.
      0.         0.         0.29938511 0.22769009]]
    输出x_test文本向量:
    [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
    
    Process finished with exit code 0
    
    
    

    第四种方法:Jieba实现TF-IDF算法

    #######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)
    
    '''
    ['文档', '文本', '关键词', '挖掘', '文本检索']
    '''
    
    展开全文
  • 主要为大家详细介绍了python TF-IDF算法实现文本关键词提取,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • n_matrix), index=trade_list) # convert matrix to df return df segment() tl, dl = read_doc_list() tdf = tfidf_top(tl, dl, max_df=0.5, topn=10) #忽略出现在50%以上文档中的术语,提取前十个关键词 tdf.to_...

    利用jieba分词对文章进行分词(这里是遍历了一个文件夹里的所有文件)

    def segment():
        """word segment"""
        for txt in os.listdir(base_path):
            whole_base = os.path.join(base_path, txt)
            whole_seg = os.path.join(seg_path, txt)
            with codecs.open(whole_base, 'r', 'utf-8') as fr:
                fw = codecs.open(whole_seg, 'w', 'utf-8')
                for line in fr.readlines():
                    # seg_list = jieba.cut(line.strip())
                    seg_list = jieba.analyse.extract_tags(line.strip(), topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
                    
                    # for item in seg_list:
                    #     # 分别为关键词和相应的权重(要返回权重时withWeight值需改为True)
                    #     print(item[0], item[1])
                    fw.write(" ".join(seg_list))
                fw.close()
    
    

    jieba.analyse.extract_tags(line.strip(), topK=20, withWeight=False, allowPOS=())

    #第一个参数line.strip():为待提取关键词的文本
    #第二个参数topK:返回关键词的数量,重要性从高到低排序
    #第三个参数withWeight:是否同时返回每个关键词的权重
    #第四个参数allowPOS:词性过滤,为空表示不过滤,若提供则仅返回符合词性要求的关键词

    读取分词后的文章保存在list中

    def read_doc_list():
        trade_list = []
        doc_list = []
        for txt in os.listdir(seg_path):
            trade_list.append(txt.split(".")[0])
            with codecs.open(os.path.join(seg_path, txt), "r", "utf-8") as fr:
                doc_list.append(fr.read().replace('\n', ''))
        return trade_list, doc_list
    

    计算关键词的tfidf值

    def tfidf_top(trade_list, doc_list, max_df, topn):
        vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=max_df)
        matrix = vectorizer.fit_transform(doc_list)
        feature_dict = {v: k for k, v in vectorizer.vocabulary_.items()}  # index -> feature_name
        top_n_matrix = np.argsort(-matrix.todense())[:, :topn]  # top tf-idf words for each row
        df = pd.DataFrame(np.vectorize(feature_dict.get)(top_n_matrix), index=trade_list)  # convert matrix to df
        return df
    

    max_df用于删除过于频繁出现的术语,也称为“语料库特定的停用词”.例如:

    max_df = 0.50表示“忽略出现在50%以上文档中的术语”.
    max_df = 25表示“忽略超过25个文档中出现的术语”.

    默认的max_df是1.0,这意味着“忽略出现在100%以上文档中的术语”.因此,默认设置不会忽略任何术语.

    min_df用于删除不经常出现的术语.例如:

    min_df = 0.01表示“忽略出现在少于1%的文档中的术语”.
    min_df = 5表示“忽略少于5个文档中出现的术语”.

    默认min_df为1,表示“忽略少于1个文档中出现的术语”.因此,默认设置不会忽略任何术语.

    topn代表要提取的关键词的个数

    完整代码

    import codecs
    import os
    
    import jieba.analyse
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    #要提取关键词的文本所在文件夹
    base_path = "data"
    #分词后的文本保存的文件位置
    seg_path = "segmented/"
    
    
    def segment():
        """word segment"""
        for txt in os.listdir(base_path):
            whole_base = os.path.join(base_path, txt)
            whole_seg = os.path.join(seg_path, txt)
            with codecs.open(whole_base, 'r', 'utf-8') as fr:
                fw = codecs.open(whole_seg, 'w', 'utf-8')
                for line in fr.readlines():
                    # seg_list = jieba.cut(line.strip())
                    seg_list = jieba.analyse.extract_tags(line.strip(), topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
                    # 第一个参数:待提取关键词的文本
                    # 第二个参数:返回关键词的数量,重要性从高到低排序
                    # 第三个参数:是否同时返回每个关键词的权重
                    # 第四个参数:词性过滤,为空表示不过滤,若提供则仅返回符合词性要求的关键词
                    # for item in seg_list:
                    #     # 分别为关键词和相应的权重(要返回权重时withweight值需改为True)
                    #     print(item[0], item[1])
                    fw.write(" ".join(seg_list))
                fw.close()
    
    
    def read_doc_list():
        trade_list = []
        doc_list = []
        for txt in os.listdir(seg_path):
            trade_list.append(txt.split(".")[0])
            with codecs.open(os.path.join(seg_path, txt), "r", "utf-8") as fr:
                doc_list.append(fr.read().replace('\n', ''))
        return trade_list, doc_list
    
    
    def tfidf_top(trade_list, doc_list, max_df, topn):
        vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=max_df)
        matrix = vectorizer.fit_transform(doc_list)
        feature_dict = {v: k for k, v in vectorizer.vocabulary_.items()}  # index -> feature_name
        top_n_matrix = np.argsort(-matrix.todense())[:, :topn]  # top tf-idf words for each row
        df = pd.DataFrame(np.vectorize(feature_dict.get)(top_n_matrix), index=trade_list)  # convert matrix to df
        return df
    
    
    segment()
    tl, dl = read_doc_list()
    tdf = tfidf_top(tl, dl, max_df=0.5, topn=10)
    #忽略出现在50%以上文档中的术语,提取前十个关键词
    tdf.to_csv("keywords.txt", header=False, encoding='utf-8')
    
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  • TF-IDF算法 TF−IDF=TF×IDFTF-IDF=TF\times IDFTF−IDF=TF×IDF TF=单词w在文档中出现的次数文档总词数TF=\frac{单词w在文档中出现的次数}{...Python实现 TfidfVectorizer是sklearn中的库,可以用来计算TF-IDF值。 fr

    TF-IDF算法

    TF-IDF算法可用来提取文档的关键词,其主要思想是:如果某个单词在某篇文档中出现的频率很高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词为该文档关键词。计算公式如下:
    在这里插入图片描述

    Python实现

    TfidfVectorizer是sklearn中的库,可以用来计算TF-IDF值。

    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()
    X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    print(vectorizer.get_feature_names())
    print(X.shape)
    

    TfidfVectorizer=TfidfTransformer + CountVectorizer
    fit_transform方法将语料转化成TF-IDF权重矩阵,get_feature_names方法可得到词汇表。
    输出如下:
    在这里插入图片描述
    将权重矩阵转化成array:

    X.toarray()
    

    在这里插入图片描述
    可以看到是4行9列,m行n列处值的含义是词汇表中第n个词在第m篇文档的TF-IDF值。提取单篇文档的关键词只需要将矩阵按行的值从大到小排序取前几个即可。如果要提取所有文档的关键词,我们可以将矩阵按列求和,得到每个词汇综合TF-IDF值。

    X.toarray().sum(axis=0)
    

    在这里插入图片描述
    转化成dataframe,再排序。

    data = {'word': vectorizer.get_feature_names(),
            'tfidf': X.toarray().sum(axis=0).tolist()}
    df = pd.DataFrame(data)
    df.sort_values(by="tfidf" , ascending=False) 
    df
    

    在这里插入图片描述
    好啦,完成。假如取前三个为关键词,那么就是“document”、“is”和“the”。

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