NLP关键字提取之TF-IDF算法

比眉伴天荒 2022-05-12 01:26 137阅读 0赞

最近在看关键字提取的算法，之前看了hanlp的textrank算法，今天看了下tf-idf算法，这两个算法都比较简单，优缺点也很明显，主要都是通过词频来统计的。这个算法主要是参考了[TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词][TF-IDF]

有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？

这个问题涉及到`数据挖掘、文本处理、信息检索`等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。它简单到都不需要高等数学，普通人只用10分钟就可以理解，这就是我今天想要介绍的TF-IDF算法。

让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》（感觉好多文章的例子都是这个），我们准备用计算机提取它的关键词。

![这里写图片描述][70]

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”中国”、”蜜蜂”、”养殖”这三个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。因为`"中国"`是很常见的词，相对而言，`"蜜蜂"`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，”蜜蜂”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，”蜜蜂”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”、”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。

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。**  
    ![这里写图片描述][70 1]

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，这样就使用一个比例来减少了每篇文章数量不一致的影响。

![这里写图片描述][70 2]

或者:

![这里写图片描述][70 3]

*  **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。

![这里写图片描述][70 4]

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。[附一个wiki百科对数的链接][wiki]

*  **第三步，计算TF-IDF。**

![这里写图片描述][70 5]

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。

还是以《中国的蜜蜂养殖》为例，假定该文长度为1000个词，”中国”、”蜜蜂”、”养殖”各出现20次，则这三个词的”词频”（TF）都为0.02。然后，搜索Google发现，包含”的”字的网页共有250亿张，假定这就是中文网页总数。包含”中国”的网页共有62.3亿张，包含”蜜蜂”的网页为0.484亿张，包含”养殖”的网页为0.973亿张。则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th align="center">词语</th> 
   <th align="center">包含该词的文档数(亿)</th> 
   <th align="center">IDF</th> 
   <th align="center">TF-IDF</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td align="center">中国</td> 
   <td align="center">62.3</td> 
   <td align="center">log(250/62.3)=0.603</td> 
   <td align="center">0.603*0.02=0.0121</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">蜜蜂</td> 
   <td align="center">0.484</td> 
   <td align="center">log(250/0.484)=2.713</td> 
   <td align="center">0.484*0.02=0.0543</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td align="center">养殖</td> 
   <td align="center">0.973</td> 
   <td align="center">log(250/0.973)=2.410</td> 
   <td align="center">0.973*0.02=0.0482</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

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。

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除了自动提取关键词，TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如，信息检索时，对于每个文档，都可以分别计算一组搜索词（”中国”、”蜜蜂”、”养殖”）的TF-IDF，将它们相加，就可以得到整个文档的TF-IDF。这个值最高的文档就是与搜索词最相关的文档。

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。）

java的实现代码：

/**
     * @description: tfidf算法实现
     * @author: chenyang
     * @create: 2018-09-14
     **/
    public class Tfidf { 
    
        private final Path idf_dir = Paths.get("C:\\Users\\chenyang\\Desktop\\idf.txt");
    
        //所有的idf值
        private Map<String,Double> idfs;
    
        //均值
        private Double mean_idf;
    
        public Tfidf(){
            this.idfs = new HashMap<>();
            this.mean_idf = 0.0d;
            init();
        }
    
        private void init(){
            try {
                Files.readAllLines(idf_dir).stream()
                        .filter(l -> l.length()>0)
                        .forEach(l ->{
                            String str[] = l.trim().split(" ");
                            this.idfs.put(str[0],Double.valueOf(str[1]));
                        });
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("dif size:"+this.idfs.size());
    
            Double sum = this.idfs.values().stream().reduce(0.0d, (x,y) -> x+y); this.mean_idf = sum / this.idfs.size(); } public List<Map.Entry<String, Double>> tfidf(String text, int top){ List<String> list = HanLP.newSegment().enableOrganizationRecognize(true).seg(text) .stream() .map(term -> term.word) .filter(w -> !CoreStopWordDictionary.contains(w)) .filter(w -> !w.matches( "^[\\pP|\\pS|\\p{Zs}]+|" + "[\\-|\\+|\\.|\\,|0-9|○|〇|两|廿|零|壹|贰|叁|肆|伍|陆|柒|捌|玖|拾|佰|仟" + "|一|二|三|四|五|六|七|八|九|十|百|千|万|亿]+$")) //过滤掉数字和标点 .collect(Collectors.toList()); Map<String,Double> map = new TreeMap<>(); list.stream().forEach(s -> { Double d = map.getOrDefault(s,0.0d) + 1.0; map.put(s,d); }); Double sum = Double.valueOf(list.size()); map.keySet().stream().forEach(s ->{ Double d = idfs.getOrDefault(s,mean_idf)*map.get(s)/sum; map.put(s,d); }); // map转换成list进行排序 List<Map.Entry<String, Double>> toolList = new ArrayList<Map.Entry<String,Double>>(map.entrySet()); // 升序比较器 Comparator<Map.Entry<String, Double>> valueComparator = new Comparator<Map.Entry<String,Double>>() { @Override public int compare(Map.Entry<String, Double> o1, Map.Entry<String, Double> o2) { // TODO Auto-generated method stub double d = o2.getValue()-o1.getValue(); if(d>0d){ return 1; }else if(d<0){ return -1; }else{ return 0; } } }; // 排序 Collections.sort(toolList,valueComparator); if(top>0){ return toolList.subList(0,top); }else{ return toolList; } } }

[TF-IDF]: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
[70]: /images/20220512/77eea41a0dd1474b87011c3a23a546ba.png
[70 1]: /images/20220512/cbe5e897ecf04a5ca7c3356984272e81.png
[70 2]: /images/20220512/c49296dff2ee44a8888230addff9ed80.png
[70 3]: /images/20220512/484fb263cebf420491a9feeb15dd5563.png
[70 4]: /images/20220512/b1979d8aa2f9484ba076b2075b5f503c.png
[wiki]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AF%B9%E6%95%B0
[70 5]: /images/20220512/5ac057b4797a4378b0ba9e6400228c6a.png