TFIDF介绍

简介

• 全称: Term Frequency-inverse document frequency(文本频率与逆文档频率指数)

• 目的: 表征一个token(可以是一个字或者一个词)的重要程度

• 是ElasticSearch的评分算法

• TF - 如果该token出现的频率很高, 且不是常用连接词或语气词, 那么该词的重要程度就更高。

• 如果该词是常用连接词或语气词, 那该词即使出现很多次也不是很重要。为了处理该种情况, 出现了逆文档频率指数(idf)。

• 逆文档评率指数(idf)公式: log(所有的文档条数/有这个词的文档条数) => 这个词尽可能的只在某几条文档中出现过, 那样才更有区分性。

• 举个小栗子:

  (a, b, c, d, e) 五个词, 所有词汇总数是5,若词d出现了1次, 那么其tf=1/5
  若文档总数为4条, d的idf=log(4/1), 实际操作中会加入平滑因子, 防止统计数为0出现。
  该词d的权重为 tf * idf = 1/5 * log(4 / 1)
  

  • 对每个词都做一下这样的计算，最后得到的是一个样品数量 * 唯一token总数维度的矩阵，在例子中样本数量为3，唯一token总数为5，那么我们会得到一个3*5的矩阵，如果这一条文档中没有这个词就直接赋值0就可以了。

使用python调numpy库实现

#！/usr/bin/env python
# encoding: utf-8

import numpy as np

class TFIDF(object):
    """TFIDF简单实现"""
    def __init__(self, corpus):
        self.word_id = {}
        self.vocabulary_count = {}
        self.corpus = corpus
        self.smooth_idf = 0.01

    def fit_transform(self, corpus):
        pass    
        
    def get_vocabulary_frequency(self):
        """
        计算文本特征的出现次数, 返回self.vocabulary_count     
        """  

        # 统计各词出现个数
        id = 0
        for single_corpus in self.corpus:
            # 判断单个corpus是否为list类型
            if isinstance(single_corpus, list):
                pass
            # 判断是否为string类型    
            if isinstance(single_corpus, str):
                # 去除换行符, 再按空格分开, 返回的应该是一个list
                single_corpus = single_corpus.strip("
").split(" ")
            for word in single_corpus:
                # 如果该词不在词汇统计表的key中
                if word not in self.vocabulary_count:
                    # 将该词放入到词汇统计表及词汇编码表中
                    self.vocabulary_count[word] = 1
                    self.word_id[word] = id
                    id += 1
                else:
                    # 如果已经在了, 词频统计加一就ok
                    self.vocabulary_count[word] += 1  

        # 生成corpus长度 X 词频统计表长度的全零矩阵
        X = np.zeros((len(self.corpus), len(self.vocabulary_count)))
        for i in range(len(self.corpus)):
            # 如果是string类型, 就去换行符并分割
            if isinstance(self.corpus[i], str):
                single_corpus = self.corpus[i].strip("
").split(" ")
            else:
                single_corpus = self.corpus[i]
            # 遍历单个single_corpus
            for j in range(len(single_corpus)):
                # 获取特征值和特征id, 并将他们放入矩阵对应的位置上
                feature = single_corpus[j]
                feature_id = self.word_id[feature]
                X[i, feature_id] = self.vocabulary_count[feature]
        return X.astype(int)   # 需要转为int  


    def get_tf_tdf(self):
        """
        计算idf并生成最后的TFIDF矩阵
        """       
        X = self.get_vocabulary_frequency()
        num_samples, n_features = X.shape
        df = []
        for i in range(n_features):
            # 统计每个特征的非0的数量，也就是逆文档频率指数的分式中的分母，是为了计算idf
            # bincount: 传入一个数组, 返回对应索引出现的次数的数组(大致可以这么理解)
            df.append(num_samples - np.bincount(X[:,i])[0]) 
        df = np.array(df)
        # 是否需要添加平滑因子
        df += int(self.smooth_idf)
        num_samples += int(self.smooth_idf)
        idf = np.log(num_samples / df) + 1 # 核心公式
        return X*idf/len(self.vocabulary_count)


if __name__ == '__main__':
    corpus = [["此", "生", "不", "换"],["此", "情", "此", "景"],["不", "蔓", "不", "枝"]]
    test = TFIDF(corpus)
    print(test.get_tf_tdf())