NLP之tfidf与textrank算法细节对比基于结巴分词
NLP之tfidf与textrank算法细节对比基于结巴分词
-NLP之tfidf与textrank算法细节对比 注：结巴默认在site-packages目录 关于结巴分词的添加停用词以及增加词相关操作可参考之前的博客，这里重点说下结巴关键词提取的两个算法
1.tfidf算法 官方文档如下：
extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False)
method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance
Extract keywords from sentence using TF-IDF algorithm.
Parameter:
- topK: return how many top keywords. `None` for all possible words.
- withWeight: if True, return a list of (word, weight);f False, return a list of words.
- allowPOS: the allowed POS list eg. ['ns', 'n', 'vn', 'v','nr']. if the POS of w is not in this list,it will be filtered.
- withFlag: only work with allowPOS is not empty.
if True, return a list of pair(word, weight) like posseg.cut if False, return a list of wordsjieba.analyse.extract_tags –sentence 为待提取的文本 –topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 –withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False –allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 -withFlag 显示词性，这里必须要有allowPOS参数时才有效！
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件，关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径，关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径
用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
2、-基于TextRank算法的关键词提取
textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'), withFlag=False) method of jieba.analyse.textrank.TextRank instance
Extract keywords from sentence using TextRank algorithm.
Parameter:
- topK: return how many top keywords. `None` for all possible words.
- withWeight: if True, return a list of (word, weight);if False, return a list of words.
- allowPOS: the allowed POS list eg. ['ns', 'n', 'vn', 'v'].if the POS of w is not in this list, it will be filtered.
- withFlag: if True, return a list of pair(word, weight) like posseg.cut if False, return a list of wordsjieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 –基本思想： 1，将待抽取关键词的文本进行分词 2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 3，计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图
如果不是通过import jieba.analyse而是from textrank4zh import TextRank4Keyword即调用textrank那么需要注意
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=5,vertex _source='no_filter', edge_source='no_stop_words', pagerank_config={'alpha': 0.85}) 其中类TextRank4Keyword、TextRank4Sentence在处理一段文本时会将文本拆分成4种格式：
sentences：由句子组成的列表。
words_no_filter：对sentences中每个句子分词而得到的两级列表。
words_no_stop_words：去掉words_no_filter中的停止词而得到的二维列表。
words_all_filters：保留words_no_stop_words中指定词性的单词而得到的二维列表。在这里并未找到相关可以设置词性的参数，故
analyze(text, window=2, lower=False, vertex_source ='all_filters', edge_source='no_stop_words', pagerank_ config={'alpha': 0.85})
method of textrank4zh.TextRank4Keyword.TextRank4 Keyword instance分析文本
Keyword arguments:
text -- 文本内容，字符串。
window --窗口大小，int，用来构造单词之间的边。默认为2。
lower -- 是否将文本转换为小写。默认为False。
vertex_source -- 选择使用words_no_filter, words_ no_stop_words, words_all_filters中的哪一个来构造pagerank对应的图中的节点。默认值为`'all_filters'`，可选值为`'no_ filter', 'no_stop_words', 'all_filters'`。关键词也来自`vertex_source`。
edge_source --选用words_no_filter, words_no_stop_
words,words_all_filters中的哪一个来构造pagerank对应的图中的节点之间的边。 默认值为`'no_stop_words'`，可选值为`'no_ filter', 'no_stop_words', 'all_filters'`。边的构造要结合`window`参数。具体对比代码整理后回上传连接
算法：
-基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG） -采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合 -对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法