python TF-IDF算法实现文本关键词提取

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

TF（Term Frequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值就越大，所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。

TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况，但是单纯以“词频”衡量一个词的重要性，不够全面，有时候重要的词可能出现的次数并不多，而且这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词和出现位置靠后的词，都被视为同样重要，是不合理的。

TF-IDF算法步骤：

（1）、计算词频：

词频 = 某个词在文章中出现的次数

考虑到文章有长短之分，考虑到不同文章之间的比较，将词频进行标准化

词频 = 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数

词频 = 某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词出现的次数

（2）、计算逆文档频率

需要一个语料库（corpus）来模拟语言的使用环境。

逆文档频率 = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数 + 1))

（3）、计算TF-IDF

TF-IDF = 词频（TF）* 逆文档频率（IDF）

详细代码如下：

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
'''
计算文档的TF-IDF
'''
import codecs
import os
import math
import shutil
#读取文本文件
def readtxt(path):
 with codecs.open(path,"r",encoding="utf-8") as f:
  content = f.read().strip()
 return content
#统计词频
def count_word(content):
 word_dic ={}
 words_list = content.split("/")
 del_word = ["\r\n","/s"," ","/n"]
 for word in words_list:
  if word not in del_word:
   if word in word_dic:
    word_dic[word] = word_dic[word]+1
   else:
    word_dic[word] = 1
 return word_dic
#遍历文件夹
def funfolder(path):
 filesArray = []
 for root,dirs,files in os.walk(path):
  for file in files:
   each_file = str(root+"//"+file)
   filesArray.append(each_file)
 return filesArray
#计算TF-IDF
def count_tfidf(word_dic,words_dic,files_Array):
 word_idf={}
 word_tfidf = {}
 num_files = len(files_Array)
 for word in word_dic:
  for words in words_dic:
   if word in words:
    if word in word_idf:
     word_idf[word] = word_idf[word] + 1
    else:
     word_idf[word] = 1
 for key,value in word_dic.items():
  if key !=" ":
   word_tfidf[key] = value * math.log(num_files/(word_idf[key]+1))
 #降序排序
 values_list = sorted(word_tfidf.items(),key = lambda item:item[1],reverse=True)
 return values_list
#新建文件夹
def buildfolder(path):
 if os.path.exists(path):
  shutil.rmtree(path)
 os.makedirs(path)
 print("成功创建文件夹！")
#写入文件
def out_file(path,content_list):
 with codecs.open(path,"a",encoding="utf-8") as f:
  for content in content_list:
   f.write(str(content[0]) + ":" + str(content[1])+"\r\n")
 print("well done!")
def main():
 #遍历文件夹
 folder_path = r"分词结果"
 files_array = funfolder(folder_path)
 #生成语料库
 files_dic = []
 for file_path in files_array:
  file = readtxt(file_path)
  word_dic = count_word(file)
  files_dic.append(word_dic)
 #新建文件夹
 new_folder = r"tfidf计算结果"
 buildfolder(new_folder)
 #计算tf-idf,并将结果存入txt
 i=0
 for file in files_dic:
  tf_idf = count_tfidf(file,files_dic,files_array)
  files_path = files_array[i].split("//")
  #print(files_path)
  outfile_name = files_path[1]
  #print(outfile_name)
  out_path = r"%s//%s_tfidf.txt"%(new_folder,outfile_name)
  out_file(out_path,tf_idf)
  i=i+1
if __name__ == '__main__':
 main()

以上是 python TF-IDF算法实现文本关键词提取 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/353846.html

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