TF-IDF算法提取文章的关键词_tfidf如何提取好几篇文档中的关键词并给出矩阵的

初学中文文本分词，从最简单的TF-IDF算法入手，理解其中的逻辑结构，其中使用jieba分词包作为分词模型。这里部分内容参考了_hahaha的博客。

TF-IDF原理

jieba分词提取关键词是按照词频（即每个词在文章中出现的次数）来提取的，比如要提取文章的前五个关键词，那么就是提取文章中出现次数最多的前五个词。而TF-IDF算法不仅统计每个词的词频，还为每个词加上权重。

举个例子

我们在大学选修了数学和体育两门课，数学为9学分，体育为1学分，期末的时候考试成绩分别为60和100分，那么如果我们说平均分是80分合理吗？其实是不合理的，因为一个9学分，一个1学分，我们投入的时间和精力是不一样的，所以应该用(9/10*60)+(1/10*100)=64分这样更为合理一些，这里80分是平均值，64分是数学期望，所以我们也说数学期望是加权的平均值。

TF-IDF计算公式

TF = 该词在文档中出现的次数
IDF = log2(文档总数／包含该词的文档数量 + 1)
TF-IDF = TF * IDF

• 开发环境

系统: Win10； 开发软件: PyChram CE； 运行环境: Python3.6

• 导入所需用的包

import os
import codecs
import pandas
import re
import jieba
import numpy

• 创建语料库

# 创建语料库
filePaths = []
fileContents = []
for root, dirs, files in os.walk(
    'data/SogouC.mini/Sample'
):
    for name in files:
        filePath = os.path.join(root, name)
        f = codecs.open(filePath, 'r', 'utf-8')
        fileContent = f.read()
        f.close()
        filePaths.append(filePath)
        fileContents.append(fileContent)
 
corpus = pandas.DataFrame({
    'filePath': filePaths,
    'fileContent': fileContents
})

运行结果：

• 分词

# 匹配中文分词
zhPattern = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5]+')
 
# 分词
segments = []
filePaths = []
for index, row in corpus.iterrows():  # 对语料库按行进行遍历
    filePath = row['filePath']
    fileContent = row['fileContent']
    segs = jieba.cut(fileContent)
    for seg in segs:
        if zhPattern.search(seg):  # 匹配中文分词
            segments.append(seg)
            filePaths.append(filePath)
segmentDF = pandas.DataFrame({
    'segment': segments,
    'filePath': filePaths
})

运行结果：

• 停用词过滤

# 停用词过滤
stopWords = pandas.read_csv(  # 读取停用词表
    'data/StopwordsCN.txt',
    encoding='utf-8',
    index_col=False,
    quoting=3,
    sep='\t'
)
segmentDF = segmentDF[~segmentDF['segment'].isin(stopWords['stopword'])]

• 按文章进行词频统计

# 按文章进行词频统计
segStat = segmentDF.groupby(
    by=['filePath', 'segment']
)['segment'].agg({
    '计数': len
}).reset_index().sort_values(  # reset_index()
    '计数',
    ascending=False  # 倒序排列
)
 
# 把词频为小于1的词删掉
segStat = segStat[segStat['计数'] > 1]

运行结果：

• 文档向量化

文档向量化：

        假设有m篇文章d₁、d₂、d₃、......、d_m，对它们分别进行分词，得到n个分词向量w₁、w₂、w₃、......、w_n，那么就得到这m篇文档的分词向量矩阵F。其中fij代表第i篇文章中分词j出现的频率。

那么单篇文档的向量化，即第i篇文章，使用矩阵F的第i行数据进行表，即 D_i ={ f_i1, f_i2, ..., f_in }。

# 文档向量化
TF = segStat.pivot_table(
    index='filePath',  # 数据透视表的列
    columns='segment',  # 数据透视表的行
    values='计数',  # 数据透视表中的值
    fill_value=0,  # NA值统一替换为0
)

运行结果：

• 计算TF-IDF

#计算TF-IDF
def handler(x):
    return numpy.log2(len(corpus) / (numpy.sum(x > 0) + 1))
IDF = TF.apply(handler)
TF_IDF = pandas.DataFrame(TF * IDF)

运行结果：

• 提取每篇文档的前五个关键词

#提取每篇文档的前五个关键词
tag1s = []
tag2s = []
tag3s = []
tag4s = []
tag5s = []
for filePath in TF_IDF.index:
    tags = TF_IDF.loc[filePath].sort_values(  # 用loc(索引名)遍历行，每行为一个Series
        ascending=False  # 对每行进行倒序排列
    )[:5].index  # 取每行前五个的索引值（即前五个分词名称）
    tag1s.append(tags[0])
    tag2s.append(tags[1])
    tag3s.append(tags[2])
    tag4s.append(tags[3])
    tag5s.append(tags[4])
 
tagDF = pandas.DataFrame({
    'filePath': corpus['filePath'],
    'fileContent': corpus['fileContent'],
    'tag1': tag1s,
    'tag2': tag2s,
    'tag3': tag3s,
    'tag4': tag4s,
    'tag5': tag5s
})

运行结果：