原标题：非主流自然语言处理——遗忘算法系列（四）：关键词提取  

来源：CSDN          链接：https://blog.csdn.net/gzdmcaoyc/article/details/50108783

一、前言

　　前文介绍了利用词库进行分词，本文介绍词库的另一个应用：词权重计算。

二、词权重公式

　　1、公式的定义

　　　　定义如下公式，用以计算词的权重：

　　2、公式的由来

　　　　在前文中，使用如下公式作为分词的依据：

　　　　任给一个句子或文章，通过对最佳分词方案所对应的公式进行变换，可以得到：

　　　　按前面权重公式的定义，上面的公式可以理解为：一个句子出现的概率对数等于句子中各词的权重之和。

　　　　权重公式前的负号是想使权重是个正值。

三、与TF-IDF的关系

　　　　词频、逆文档频率（TF-IDF）在自然语言处理中，应用十分广泛，也是提取关键词的常用方法，公式如下：

　　　　从形式上看，该公式与我们定义的权重公式很像，而且用途也近似，那么它们之间有没有关系呢？

　　　　答案是肯定的。

　　　　我们知道，IDF是按文档为单位统计的，无论文档的长短，统一都按一篇计数，感觉这个统计的粒度还是比较粗的，有没有办法将文本的长短，这个明显相关的因素也考虑进去呢，让这个公式更加精细些？

   　　　答案也是肯定的。

　　　　文章是由词铺排而成，长短不同，所包含的词的个数也就有多有少。

　　　　我们可以考虑在统计文档个数时，为每个文档引入包含多少个词这样一个权重，以区别长短不同的文档，沿着这个思路，改写一下IDF公式：

　　　　我们用所有文档中的词做成词库，那么上式中：

　　　　综合上面的推导过程，我们知道，本文所定义的词权重公式，本质上是tf-idf为长短文档引入权重的加强版，而该公式的应用也极为简单，只需要从词库中读取该词词频、词库总词频即可。

　　　　时间复杂度最快可达O（1）级，比如词库以Hash表存储。

　　　　关于TF-IDF更完整的介绍及主流用法，建议参看阮一峰老师的博文《TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词》。

四、公式应用

　　　　词权重用途很广，几乎词袋类算法中，都可以考虑使用。常见的应用有：

　　　　 1、关键词抽取、自动标签生成

　　　　 作法都很简单，分词后排除停用词，然后按权重值排序，取排在前面的若干个词即可。

　　　　 2、文本摘要

　　　　完整的文本摘要功能实现很复杂也很困难，这里所指，仅是简单应用：由前面推导过程中可知，句子的权重等于分词结果各词的权重之和，从而获得句子的权重排序。

　　　　 3、相似度计算

               相似度计算，我们将在下一篇文中单独介绍。

五、演示程序

　　在演示程序显示词库结果时，是按本文所介绍的权重公式排序的。

　　演示程序与词库生成的相同：

　　下载地址：遗忘算法（词库生成、分词、词权重）演示程序.rar

六、技术交流及业务

　　本系列文以介绍各项基础技术的实现为主，更多综合应用或项目开发，请移步入群或联系本人：

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「gzdmcaoyc」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/gzdmcaoyc/article/details/50108783

一THE END一

免责声明：本文来自互联网新闻客户端自媒体，不代表本网的观点和立场。

合作及投稿邮箱：E-mail:editor@tusaishared.com