Hanlp分詞例項：Java實現TFIDF演算法

演算法介紹

最近要做領域概念的提取， TFIDF 作為一個很經典的演算法可以作為其中的一步處理。

關於 TFIDF 演算法的介紹可以參考這篇部落格 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 。

計算公式比較簡單，如下：

預處理

由於需要處理的候選詞大約後 3w+ ，並且語料文件數有 1w+ ，直接挨個文字遍歷的話很耗時，每個詞處理時間都要一分鐘以上。

為了縮短時間，首先進行分詞，一個詞輸出為一行方便統計，分詞工具選擇的是 HanLp 。

然後，將一個領域的文件合併到一個檔案中，並用 “$$$” 識別符號分割，方便記錄文件數。

下面是選擇的領域語料（ PATH 目錄下）：

程式碼實現

package edu.heu.lawsoutput;

import java.io.BufferedReader;

import java.io.BufferedWriter;

import java.io.File;

import java.io.FileReader;

import java.io.FileWriter;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

/**

* @ClassName: TfIdf

* @Description: TODO

* @author LJH

* @date 2017 年 11 月 12 日下午 3:55:15

*/

public class TfIdf {

static final String PATH = "E:\\corpus"; // 語料庫路徑

public static void main(String[] args) throws Exception {

String test = " 離退休人員 "; // 要計算的候選詞

computeTFIDF(PATH, test);

}

/**

* @param @param path 語料路經

* @param @param word 候選詞

* @param @throws Exception

* @return void

*/

static void computeTFIDF(String path, String word) throws Exception {

File fileDir = new File(path);

File[] files = fileDir.listFiles();

// 每個領域出現候選詞的文件數

Map<String, Integer> containsKeyMap = new HashMap<>();

// 每個領域的總文件數

Map<String, Integer> totalDocMap = new HashMap<>();

// TF = 候選詞出現次數 / 總詞數

Map<String, Double> tfMap = new HashMap<>();

// scan files

for (File f : files) {

// 候選詞詞頻

double termFrequency = 0;

// 文字總詞數

double totalTerm = 0;

// 包含候選詞的文件數

int containsKeyDoc = 0;

// 詞頻文件計數

int totalCount = 0;

int fileCount = 0;

// 標記檔案中是否出現候選詞

boolean flag = false;

FileReader fr = new FileReader(f);

BufferedReader br = new BufferedReader(fr);

String s = "";

// 計算詞頻和總詞數

while ((s = br.readLine()) != null) {

if (s.equals(word)) {

termFrequency++;

flag = true;

}

// 檔案識別符號

if (s.equals("$$$")) {

if (flag) {

containsKeyDoc++;

}

fileCount++;

flag = false;

}

totalCount++;

}

// 減去檔案識別符號的數量得到總詞數

totalTerm += totalCount - fileCount;

br.close();

// key 都為領域的名字

containsKeyMap.put(f.getName(), containsKeyDoc);

totalDocMap.put(f.getName(), fileCount);

tfMap.put(f.getName(), (double) termFrequency / totalTerm);

System.out.println("----------" + f.getName() + "----------");

System.out.println(" 該領域文件數： " + fileCount);

System.out.println(" 候選詞出現詞數： " + termFrequency);

System.out.println(" 總詞數： " + totalTerm);

System.out.println(" 出現候選詞文件總數： " + containsKeyDoc);

System.out.println();

}

// 計算 TF*IDF

for (File f : files) {

// 其他領域包含候選詞文件數

int otherContainsKeyDoc = 0;

// 其他領域文件總數

int otherTotalDoc = 0;

double idf = 0;

double tfidf = 0;

System.out.println("~~~~~" + f.getName() + "~~~~~");

Set<Map.Entry<String, Integer>> containsKeyset = containsKeyMap.entrySet();

Set<Map.Entry<String, Integer>> totalDocset = totalDocMap.entrySet();

Set<Map.Entry<String, Double>> tfSet = tfMap.entrySet();

// 計算其他領域包含候選詞文件數

for (Map.Entry<String, Integer> entry : containsKeyset) {

if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {

otherContainsKeyDoc += entry.getValue();

}

// 計算其他領域文件總數

for (Map.Entry<String, Integer> entry : totalDocset) {

if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {

otherTotalDoc += entry.getValue();

}

// 計算 idf

idf = log((float) otherTotalDoc / (otherContainsKeyDoc + 1), 2);

// 計算 tf*idf 並輸出

for (Map.Entry<String, Double> entry : tfSet) {

if (entry.getKey().equals(f.getName())) {

tfidf = (double) entry.getValue() * idf;

System.out.println("tfidf:" + tfidf);

}

static float log(float value, float base) {

return (float) (Math.log(value) / Math.log(base));

}

執行結果

測試詞為 “ 離退休人員 ” ，中間結果如下：

最終結果：

結論

可以看到 “ 離退休人員 ” 在養老保險和社保領域， tfidf 值比較高，可以作為判斷是否為領域概念的一個依據。當然 TF-IDF 演算法雖然很經典，但還是有許多不足，不能單獨依賴其結果做出判斷。很多論文提出了改進方法，本文只是實現了最基本的演算法。如果有其他思路和想法歡迎討論。

來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/31524777/viewspace-2219871/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。

Hanlp分詞例項：Java實現TFIDF演算法

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