百度搜索引擎全自动获取关键字技术性《TF-IDF与余弦相似性的应用》这一题目看起来仿佛很繁杂，实际上我想谈的是一个非常简单的难题。有一篇较长的文章内容，我想利用计算机获取它的关键字（Automatic Keyphrase extraction），彻底不多方面人工控制，我想问一下怎么才能恰当保证？
这个问题牵涉到大数据挖掘、文本处理、信息搜索等许多 电子计算机最前沿行业，可是意想不到的是，有一个比较简单的经典算法，能够得出让人非常令人满意的結果。它简易到都不用高数，平常人仅用十分钟就可以了解，我眼中的自己今日要想详细介绍的TF-IDF优化算法。
使我们从一个案例刚开始讲起。假设现在有一篇文章《中国的蜜蜂养殖》，大家提前准备利用计算机获取它的关键字。
一个非常容易想起的构思，便是寻找出現频次数最多的词。假如某一词很重要，它应当在本文中数次出現。因此，大家开展\”高频词\”（Term Frequency，简称为TF）统计分析。
結果你毫无疑问猜来到，出現频次数最多的词是—-\”的\”、\”是\”、\”在\”—-这一类最常见的词。他们称为\”停用词\”（stop words），表明对寻找結果没什么协助、务必过虑掉的词。
假定大家把他们都过虑没了，只考虑到剩余的有现实意义的词。那样又会碰到了另一个难题，大家很有可能发觉\”我国\”、\”蜜峰\”、\”饲养\”这三个词的出現频次一样多。这是否代表着，做为关键字，他们的必要性是一样的？
显而易见不是这样。由于\”我国\”是很普遍的词，相对来说，\”蜜峰\”和\”饲养\”不那麼普遍。假如这三个词在一篇文章的出現频次一样多，有原因觉得，\”蜜峰\”和\”饲养\”的关键水平要超过\”我国\”，换句话说，在关键字排列上边，\”蜜峰\”和\”饲养\”应当排在\”我国\”的前边。
因此 ，大家必须一个必要性调节指数，考量一个词是否普遍词。假如某一词较为罕见，可是它在本文中数次出現，那麼它很可能就体现了本文的特点，更是大家所必须的关键字。
用统计学语言表达能力，便是在高频词的基本上，要对每一个词分派一个\”必要性\”权重值。最普遍的词（\”的\”、\”是\”、\”在\”）给与最少的权重值，较普遍的词（\”我国\”）给与较小的权重值，较罕见的词（\”蜜峰\”、\”饲养\”）给与很大的权重值。这一权重值称为\”逆文本文档頻率\”（Inverse Document Frequency，简称为IDF），它的尺寸与一个词的普遍水平反比。
知道\”高频词\”（TF）和\”逆文本文档頻率\”（IDF）之后，将这两个值乘积，就获得了一个词的TF-IDF值。某一词对文章内容的必要性越高，它的TF-IDF值就越大。因此 ，排到最前边的好多个词，便是本文的关键字。
下边就是这个优化算法的关键点。
第一步，测算高频词。
充分考虑文章内容有长度之分，为了更好地便于不一样文章内容的较为，开展\”高频词\”规范化。
或是
第二步，测算逆文本文档頻率。
这时候，必须一个词库（corpus），用于仿真模拟語言的应用自然环境。
假如一个词越普遍，那麼分母就越大，逆文本文档頻率就越低越贴近0。分母往往得加1，是为了更好地防止分母为0（即全部文本文档都不包含本词）。log表明对获得的值取对数。
第三步，测算TF-IDF。
能够见到，TF-IDF与一个词在文本文档中的出現频次正相关，与本词在全部語言中的出現频次反比。因此 ，全自动获取关键字的优化算法就很清晰了，便是测算出文本文档的每一个词的TF-IDF值，随后按降序排序，取排在最前边的好多个词。
還是以《中国的蜜蜂养殖》为例子，假设该文长短为1000个词，\”我国\”、\”蜜峰\”、\”饲养\”各出現20次，则这三个词的\”高频词\”（TF）都为0.02。随后，检索Google发觉，包括\”的\”字的网页页面现有250亿张，假设这就是汉语网页页面数量。包括\”我国\”的网页页面现有62.三亿张，包括\”蜜峰\”的网页页面为0.484亿张，包括\”饲养\”的网页页面为0.973亿张。则他们的逆文本文档頻率（IDF）和TF-IDF以下：
从以上由此可见，\”蜜峰\”的TF-IDF值最大，\”饲养\”次之，\”我国\”最少。（假如还测算\”的\”字的TF-IDF，那将是一个极为贴近0的值。）因此 ，假如只挑选一个词，\”蜜峰\”便是本文的关键字。
除开全自动获取关键字，TF-IDF优化算法还能够用以很多其他地区。例如，信息搜索时，针对每一个文本文档，都能够各自测算一组搜索关键词（\”我国\”、\”蜜峰\”、\”饲养\”）的TF-IDF，将他们求和，就可以获得全部文本文档的TF-IDF。这一值最大的文本文档便是与搜索关键词最有关的文本文档。
TF-IDF优化算法的优势是简易迅速，結果较为切合实际状况。缺陷是，单纯性以\”高频词\”考量一个词的必要性，不足全方位，有时候关键的词很有可能出現频次并不是很多。并且，这类优化算法没法反映词的位置信息，出現部位靠前的词与出現部位靠后的词，都被视作必要性同样，它是有误的。（一种解决方案是，对全篇的第一段和每一段的第一句话，给与很大的权重值。）
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