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        Java實(shí)現(xiàn)TFIDF算法代碼分享

         更新時(shí)間:2017年11月15日 08:51:20   作者:沒課割綠地  
        這篇文章主要介紹了Java實(shí)現(xiàn)TFIDF算法代碼分享,對(duì)算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,概念,原理,以及實(shí)現(xiàn)代碼的分享,具有一定參考價(jià)值,需要的朋友可以了解下。

        算法介紹

        概念

             TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用于資訊檢索與資訊探勘的常用加權(quán)技術(shù)。TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法,用以評(píng)估一字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加,但同時(shí)會(huì)隨著它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF加權(quán)的各種形式常被搜尋引擎應(yīng)用,作為文件與用戶查詢之間相關(guān)程度的度量或評(píng)級(jí)。除了TF-IDF以外,因特網(wǎng)上的搜尋引擎還會(huì)使用基于連結(jié)分析的評(píng)級(jí)方法,以確定文件在搜尋結(jié)果中出現(xiàn)的順序。

        原理

        在一份給定的文件里,詞頻(termfrequency,TF)指的是某一個(gè)給定的詞語(yǔ)在該文件中出現(xiàn)的次數(shù)。這個(gè)數(shù)字通常會(huì)被歸一化(分子一般小于分母區(qū)別于IDF),以防止它偏向長(zhǎng)的文件。(同一個(gè)詞語(yǔ)在長(zhǎng)文件里可能會(huì)比短文件有更高的詞頻,而不管該詞語(yǔ)重要與否。)

        逆向文件頻率(inversedocumentfrequency,IDF)是一個(gè)詞語(yǔ)普遍重要性的度量。某一特定詞語(yǔ)的IDF,可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語(yǔ)之文件的數(shù)目,再將得到的商取對(duì)數(shù)得到。

        某一特定文件內(nèi)的高詞語(yǔ)頻率,以及該詞語(yǔ)在整個(gè)文件集合中的低文件頻率,可以產(chǎn)生出高權(quán)重的TF-IDF。因此,TF-IDF傾向于過濾掉常見的詞語(yǔ),保留重要的詞語(yǔ)。

        TFIDF的主要思想是:如果某個(gè)詞或短語(yǔ)在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高,并且在其他文章中很少出現(xiàn),則認(rèn)為此詞或者短語(yǔ)具有很好的類別區(qū)分能力,適合用來分類。TFIDF實(shí)際上是:TF*IDF,TF詞頻(TermFrequency),IDF反文檔頻率(InverseDocumentFrequency)。TF表示詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率(另一說:TF詞頻(TermFrequency)指的是某一個(gè)給定的詞語(yǔ)在該文件中出現(xiàn)的次數(shù))。IDF的主要思想是:如果包含詞條t的文檔越少,也就是n越小,IDF越大,則說明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數(shù)為m,而其它類包含t的文檔總數(shù)為k,顯然所有包含t的文檔數(shù)n=m+k,當(dāng)m大的時(shí)候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值會(huì)小,就說明該詞條t類別區(qū)分能力不強(qiáng)。(另一說:IDF反文檔頻率(InverseDocumentFrequency)是指果包含詞條的文檔越少,IDF越大,則說明詞條具有很好的類別區(qū)分能力。)但是實(shí)際上,如果一個(gè)詞條在一個(gè)類的文檔中頻繁出現(xiàn),則說明該詞條能夠很好代表這個(gè)類的文本的特征,這樣的詞條應(yīng)該給它們賦予較高的權(quán)重,并選來作為該類文本的特征詞以區(qū)別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處.

        最近要做領(lǐng)域概念的提取,TFIDF作為一個(gè)很經(jīng)典的算法可以作為其中的一步處理。

        計(jì)算公式比較簡(jiǎn)單,如下:

        預(yù)處理

        由于需要處理的候選詞大約后3w+,并且語(yǔ)料文檔數(shù)有1w+,直接挨個(gè)文本遍歷的話很耗時(shí),每個(gè)詞處理時(shí)間都要一分鐘以上。

        為了縮短時(shí)間,首先進(jìn)行分詞,一個(gè)詞輸出為一行方便統(tǒng)計(jì),分詞工具選擇的是HanLp。

        然后,將一個(gè)領(lǐng)域的文檔合并到一個(gè)文件中,并用“$$$”標(biāo)識(shí)符分割,方便記錄文檔數(shù)。

        下面是選擇的領(lǐng)域語(yǔ)料(PATH目錄下):

        代碼實(shí)現(xiàn)

        package edu.heu.lawsoutput;
        import java.io.BufferedReader;
        import java.io.BufferedWriter;
        import java.io.File;
        import java.io.FileReader;
        import java.io.FileWriter;
        import java.util.HashMap;
        import java.util.Map;
        import java.util.Set;
        /**
         * @ClassName: TfIdf
         * @Description: TODO
         * @author LJH
         * @date 2017年11月12日 下午3:55:15
         */
        public class TfIdf {
        	static final String PATH = "E:\\corpus";
        	// 語(yǔ)料庫(kù)路徑
        	public static void main(String[] args) throws Exception {
        		String test = "離退休人員";
        		// 要計(jì)算的候選詞
        		computeTFIDF(PATH, test);
        	}
        	/**
          * @param @param path 語(yǔ)料路經(jīng)
          * @param @param word 候選詞
          * @param @throws Exception 
          * @return void 
          */
        	static void computeTFIDF(String path, String word) throws Exception {
        		File fileDir = new File(path);
        		File[] files = fileDir.listFiles();
        		// 每個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)候選詞的文檔數(shù)
        		Map<String, Integer> containsKeyMap = new HashMap<>();
        		// 每個(gè)領(lǐng)域的總文檔數(shù)
        		Map<String, Integer> totalDocMap = new HashMap<>();
        		// TF = 候選詞出現(xiàn)次數(shù)/總詞數(shù)
        		Map<String, double> tfMap = new HashMap<>();
        		// scan files
        		for (File f : files) {
        			// 候選詞詞頻
        			double termFrequency = 0;
        			// 文本總詞數(shù)
        			double totalTerm = 0;
        			// 包含候選詞的文檔數(shù)
        			int containsKeyDoc = 0;
        			// 詞頻文檔計(jì)數(shù)
        			int totalCount = 0;
        			int fileCount = 0;
        			// 標(biāo)記文件中是否出現(xiàn)候選詞
        			Boolean flag = false;
        			FileReader fr = new FileReader(f);
        			BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
        			String s = "";
        			// 計(jì)算詞頻和總詞數(shù)
        			while ((s = br.readLine()) != null) {
        				if (s.equals(word)) {
        					termFrequency++;
        					flag = true;
        				}
        				// 文件標(biāo)識(shí)符
        				if (s.equals("$$$")) {
        					if (flag) {
        						containsKeyDoc++;
        					}
        					fileCount++;
        					flag = false;
        				}
        				totalCount++;
        			}
        			// 減去文件標(biāo)識(shí)符的數(shù)量得到總詞數(shù)
        			totalTerm += totalCount - fileCount;
        			br.close();
        			// key都為領(lǐng)域的名字
        			containsKeyMap.put(f.getName(), containsKeyDoc);
        			totalDocMap.put(f.getName(), fileCount);
        			tfMap.put(f.getName(), (double) termFrequency / totalTerm);
        			System.out.println("----------" + f.getName() + "----------");
        			System.out.println("該領(lǐng)域文檔數(shù):" + fileCount);
        			System.out.println("候選詞出現(xiàn)詞數(shù):" + termFrequency);
        			System.out.println("總詞數(shù):" + totalTerm);
        			System.out.println("出現(xiàn)候選詞文檔總數(shù):" + containsKeyDoc);
        			System.out.println();
        		}
        		//計(jì)算TF*IDF
        		for (File f : files) {
        			// 其他領(lǐng)域包含候選詞文檔數(shù)
        			int otherContainsKeyDoc = 0;
        			// 其他領(lǐng)域文檔總數(shù)
        			int otherTotalDoc = 0;
        			double idf = 0;
        			double tfidf = 0;
        			System.out.println("~~~~~" + f.getName() + "~~~~~");
        			Set<Map.Entry<String, Integer>> containsKeyset = containsKeyMap.entrySet();
        			Set<Map.Entry<String, Integer>> totalDocset = totalDocMap.entrySet();
        			Set<Map.Entry<String, double>> tfSet = tfMap.entrySet();
        			// 計(jì)算其他領(lǐng)域包含候選詞文檔數(shù)
        			for (Map.Entry<String, Integer> entry : containsKeyset) {
        				if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {
        					otherContainsKeyDoc += entry.getValue();
        				}
        			}
        			// 計(jì)算其他領(lǐng)域文檔總數(shù)
        			for (Map.Entry<String, Integer> entry : totalDocset) {
        				if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {
        					otherTotalDoc += entry.getValue();
        				}
        			}
        			// 計(jì)算idf
        			idf = log((float) otherTotalDoc / (otherContainsKeyDoc + 1), 2);
        			// 計(jì)算tf*idf并輸出
        			for (Map.Entry<String, double> entry : tfSet) {
        				if (entry.getKey().equals(f.getName())) {
        					tfidf = (double) entry.getValue() * idf;
        					System.out.println("tfidf:" + tfidf);
        				}
        			}
        		}
        	}
        	static float log(float value, float base) {
        		return (float) (Math.log(value) / Math.log(base));
        	}
        }

        運(yùn)行結(jié)果

        測(cè)試詞為“離退休人員”,中間結(jié)果如下:

        最終結(jié)果:

        結(jié)論

        可以看到“離退休人員”在養(yǎng)老保險(xiǎn)和社保領(lǐng)域,tfidf值比較高,可以作為判斷是否為領(lǐng)域概念的一個(gè)依據(jù)。

        當(dāng)然TF-IDF算法雖然很經(jīng)典,但還是有許多不足,不能單獨(dú)依賴其結(jié)果做出判斷。

        以上就是本文關(guān)于Java實(shí)現(xiàn)TFIDF算法代碼分享的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站:

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        如有不足之處,歡迎留言指出。

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