TF-IDF提取关键词
问题提出：对于一篇文章，我们应该用什么样的词或者词组来检索它？
解决方法：自动提取一篇很长文章的关键词，有一种方法呢是(TF-IDF)
方法思路：哪种词出现的次数最多，那么这个词就是要很重要，这就有了词频Term Frequency,也称为呢(TF)统计
step 1:当然，使用最多的一定是这样诸如“的”、“是”、“在” ，我们把它叫做停用词 stop words，表示对结果毫无帮助，必须要过滤的词。我们应对其进行过滤。
step 2: 我们将停用词过滤掉之后呢，只考虑剩下的具有实际含义的词。但是不同的词组即使出现的次数一样多，也并不能代表这些词组的权重就是一样。因为文章要有突出，要有重点，比如说“南海”、“非洲”、“火车”，异或是“”中国“”蜜蜂“养殖”，显然呢，这三个如果同时出现，因为中国是很常见的词，相对来说，蜜蜂和养殖就不那么常见，那么如果这三个词放在一篇文章而且出现的次数一样多的话，对于词的排序上，蜜蜂和养殖的重要程度要大于中国。也就是在关键词排序上，蜜蜂和养殖应该排在中国的前面。所以我们要有一个重要性的调整系数，用来很亮一个词是不是常见词，如果某个词比较少见，但是呢，它在这篇文章中多次出现，那么，他可能很好的反映了这篇文章的特性，正是我们需要的关键词 ，也就是说，在词频的基础上，要在对每个词分配一个重要性的权重。例如，最常见的“的”是“在”了“给予最小的权重，常见的词例如”中国“基于较小的权重，较少见的词，例如”养殖“”蜜蜂“我们给予较大的权重，这个赋予词的权重，这个权重称为逆文档频率Inverse document frequency 缩写为(IDF) ,即不常见的词权重给的大。
step 3: 有了(TF) 词频，有了(IDF) 逆文档频率，也就是词的权重，将这两个值相乘，即得到这个词的TD-IDF值，这个值越高，就越可能是这篇文章的关键词。
方法实现：
-
统计词频，某个词的TF=这个词在文章中出现的次数，因为呢，文章有长短之分，肯定是越长文章的某个词的TF值越大，故为了统一标准，对其“标准化”，这个标准化不是严格的概率论上的标准化，TF值=(某个词在文章中出现的次数/文章的总的词数) ，或者是某个词在文章中出现的次数/该文章中出现最多次数的词在文章中出现的次数。
-
计算IDF逆文档频率，需要一个语料库corpus，用来模拟语言的使用环境，逆文档频率IDF=log(语料库的文档总数/包含该词的文档数+1)，如果这个词越常见，纳闷log里面的东西就越接近1，总的频率就接近0，分母之所以要加1，是为了避免如果该次在文档中没有出现，避免其值为0
-
计算TF-IDF，TF-IDF=词频TX( imes) 逆文档频率IDF，我们可以看到TF-IDF与一个词在文档中出现的次数成正比，与该词在整个语料库中出现的次数成反比。
所以，取得一篇文章的关键词，就是计算文章中每个词的TF-IDF值，也就是计算每个词在文章中的得分，降序排列，取排在最前面的几个词。
实例：以“中国蜜蜂养殖”为例，假定该长度为1000个词，中国，蜜蜂，养殖各出现20次，则这三个词频TF值均为0.02.然后，搜索google发现，包含”的“字的网页总共具有250亿张，假定这就是中文网页总数。包含中国的网页具有62，3亿张，包含蜜蜂的网页具有0.484亿张，包含养殖的网页为0.973亿张，则他们的逆文档频率IDF与TF-IDF值为
由表可以得到，蜜蜂的TF-IDE值最高，养殖其次，中国最低，要是还有计算TF-IDE的值，那会是极低。这个TD-IDF值不仅可知计算出文章的关键字，也可以对各个文章分别计算出文章中一组搜索词的TF-IDE值，，这个值最高的文档，就是搜索词最相关的文档。
TF-IDF优缺点：
- 缺点，单纯以词频来衡量一个词的重要性，不够全面，有时重要的词出现的次数可能并不多，其次，这种算法无法体现出有关于词的位置的信息，出现位置靠前的词与位置靠后的词，被视为相同的重要性，这是不正确的。解决方法呢，是赋予每段第一句话加大的权重。这个缺点主要是在TF方面。赋予每个位置的词不同的权重就可以解决。
总结TF-IDF有什么用：
- 总结出文章的关键词
- 对于要检索的一组词，找到所有文档中这一组词的TF-IDF值之和最高的文档，就是与要检索的一组词最相关的文档
- 对于相当大的检索目标，需要有一定的方式来检索最符合关键字的文档，比如LSH
来源：
大神1号