Daily Report 2012/11/10 陈伯雄(step 10)

　　昨天提到词频权重等的搜索问题，不能平等对待每一个关键词，为了解决这个问题我需要找到一个较为合理的策略:TF-IDF。

　   以下资料来源于维基百科:

　　TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。

　　TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

　　TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。

　　对于在某一特定文件里的词语  t_{i}  来说，它的重要性可表示为：

\mathrm{tf_{i,j}} = \frac{n_{i,j}}{\sum_k n_{k,j}}

以上式子中 n_{i,j} 是该词在文件d_{j}中的出现次数，而分母则是在文件d_{j}中所有字词的出现次数之和。

逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：

\mathrm{idf_{i}} = \log \frac{|D|}{|\{j: t_{i} \in d_{j}\}|}

其中

  • |D|：语料库中的文件总数
  • |\{ j: t_{i} \in d_{j}\}| ：包含词语 t_{i} 的文件数目（即 n_{i,j} \neq 0的文件数目）如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一般情况下使用1 + |\{j : t_{i} \in d_{j}\}|

然后

\mathrm{tf{}idf_{i,j}} = \mathrm{tf_{i,j}} \times \mathrm{idf_{i}}

某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。

　　由于现有条件不足，无法得到tf（词频），因此我几天就针对idf（逆向文件频率）对倒排索引的建立进行了修改。增加了idf属性，明天将对search方法进行相应调整，对关键词k1,k2,k3,文档相关性程度=dTF1*IDF1*match(k1) + TF2*IDF2*match(2) + TF3*IDF3*match(k3) +...（TF值暂定为常值1,match函数参见组员刘宇翔Daily Report）。当然这样做也会使匹配的文档相关程度的精度下降（暂时没有找到更好的解决办法）。

　　TF-IDF其它相关:

　　TF-IDF的理论依据及不足(http://zh.wikipedia.org/wiki/TF-IDF)

　　TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪声的加权 ，并且单纯地认为文本频率小的单词就越重要，文本频率大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。

　　此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

posted @ 2012-11-10 22:22  DOOM_buaascse  阅读(188)  评论(0)  编辑  收藏  举报