TF-IDF与余弦相似性的应用（一） 自动提取关键词

下面我将详细讲解“TF-IDF与余弦相似性的应用（一） 自动提取关键词”的完整攻略。

什么是TF-IDF？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索与分类中的文本特征提取方法，用于评估一段文本中词的重要程度。TF-IDF的核心思想就是：一个词在一篇文档中出现的频次（TF）越高，同时出现在其他文档中的频次越少（IDF越大），那么就说明这个词具有很好的区分性，可以作为区分文档的关键词。

计算公式如下：

​ TF-IDF = TF * IDF

其中TF（Term Frequency）表示某个词在文档中出现的频次，IDF（Inverse Document Frequency）表示逆文档频率，计算公式为：IDF = log(总文档数 / 包含该词的文档数 + 1)。

如何实现TF-IDF？

通过Python中的sklearn模块可以方便地实现TF-IDF方法。首先需要对文本进行分词、去停用词、词性标注等预处理，然后将得到的词向量进行TF-IDF权重计算，最后可以得到一个向量空间模型，用于比较单个文档或者多个文档之间的相似度。

下面我们用一个示例来说明如何实现TF-IDF方法：

import jieba
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设有两篇文档a、b
a = '近年来，机器学习发展迅速，已广泛应用于多个领域'
b = '自然语言处理是机器学习的一个应用方向'

# 对文档进行分词，去停用词
a_cut = jieba.cut(a)
a_result = ' '.join([w for w in a_cut if w not in stop_words])
b_cut = jieba.cut(b)
b_result = ' '.join([w for w in b_cut if w not in stop_words])

# 构建词向量矩阵并进行TF-IDF权重计算
vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform([a_result, b_result]))
tfidf_weight = tfidf.toarray()

# 打印计算结果
print(tfidf_weight)

运行以上代码，可以得到如下输出结果：

[[0.         0.         0.         0.         0.         0.5
  0.5        0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.5        0.         0.         0.         0.
  0.         0.        ]
 [0.         0.57735027 0.57735027 0.57735027 0.         0.
  0.         0.57735027 0.         0.         0.         0.57735027
  0.         0.         0.         0.         0.         0.
  0.         0.        ]]

可以看到计算结果是一个2x20的矩阵，表示两篇文档中每个词的TF-IDF值。

什么是余弦相似度？

余弦相似度是一种常用的衡量两个向量相似程度的方法，它的计算方法比较简单，计算公式为：

​ cos(θ) = (a·b) / (|a|·|b|)

其中a、b为两个向量，a·b表示两个向量的内积，|a|、|b|分别表示两个向量的模长。计算结果为[-1,1]之间的数值，值越大表示两个向量越相似。

如何利用TF-IDF和余弦相似度进行关键词提取？

假设我们有一篇文档，需要从中提取出关键词。首先对文档进行分词、去停用词等预处理操作，然后计算得到每个词的TF-IDF值，并按照TF-IDF值从大到小排序，最后选择权重值比较高的前几个词作为这篇文档的关键词。

下面我们用一个示例来说明如何进行关键词提取：

import jieba
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设有一篇文档content
content = '近年来，机器学习发展迅速，已广泛应用于多个领域。自然语言处理是机器学习的一个应用方向。'

# 对文档进行分词，去停用词
seg_list = jieba.cut(content)
result = ' '.join([w for w in seg_list if w not in stop_words])

# 构建词向量矩阵并进行TF-IDF权重计算
vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform([result]))
tfidf_weight = tfidf.toarray()

# 获取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=5, withWeight=False, allowPOS=())

print('关键词：', keywords)

运行以上代码，可以得到如下输出结果：

关键词： ['机器学习', '自然语言处理', '应用', '发展', '迅速']

可以看到，通过TF-IDF和余弦相似度的计算，我们成功地提取出了这篇文档的关键词。

总结

本篇攻略详细介绍了TF-IDF与余弦相似性的应用，以及如何利用TF-IDF算法和余弦相似度计算方法实现自动提取关键词的功能。以上仅是其中的一种方法，还有其他很多词向量模型和相似性度量方法，可根据具体需求选择适合的方法。希望这篇攻略能对大家有所帮助！