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天津seo博客(重庆SEO博客)

“如何计算关键词在文章中的重要性”,在网上找了很多资料,都提到了这个算法,就是文章提取关键词TF-IDF算法。

文章提取关键词TF-IDF算法-重庆seo博客

文章提取关键词TF-IDF算法

总结

TF-IDF,理解起来相当简单,他实际上就是TF*IDF,两个计算值的乘积,用来衡量一个关键词库中的词对每一篇文档的重要程度。下面我们分开来讲这两个值,TF和IDF。

TF

TF,是Term Frequency的缩写,就是某个关键字出现的频率,具体来讲,就是词库中的某个词在当前文章中出现的频率。那么我们可以写出它的计算公式:

文章提取关键词TF-IDF算法-重庆seo博客

 

TF值算法

TF:关键词j在文档中的出现频率。

比如,一篇文章一共100个词汇,其中“内蒙古seo”一共出现10次,那么他的TF就是10/100=0.1。

这么看来好像仅仅是一个TF就能用来评估一个关键词的重要性(出现频率越高就越重要),其实不然,单纯使用TF来评估关键词的重要性忽略了常用词的干扰。常用词就是指那些文章中大量用到的,但是不能反映文章性质的那种词,比如:因为、所以、因此等等的连词,在英文文章里就体现为and、the、of等等的词。这些词往往拥有较高的TF,所以仅仅使用TF来考察一个词的关键性,是不够的。这里我们要引出IDF,来帮助我们解决这个问题。

IDF

IDF,英文全称:Inverse Document Frequency,即“逆文档频率”。先看什么是文档频率,文档频率DF就是一个词在整个文库词典中出现的频率,就拿上一个例子来讲:一个文件集中有100篇文章,共有10篇文章包含“机器学习”这个词,那么它的文档频率就是10/100=0.1,逆文档频率IDF就是这个值的倒数,即10。因此得出它的计算公式:

文章提取关键词TF-IDF算法-重庆seo博客

 

IDF值算法

IDF:词语的逆文档频率

+1是为了防止分母变0。

于是这个TF*IDF就能用来评估一个词语的重要性。

文章提取关键词TF-IDF算法-重庆seo博客

 

IF-IDF值算法

还是用上面这个例子,我们来看看IDF是怎么消去常用词的干扰的。假设100篇文档有10000个词,研究某篇500词文章,“重庆seo”出现了20次,“而且”出现了20次,那么他们的TF都是20/500=0.04。再来看IDF,对于语料库的100篇文章,每篇都出现了“而且”,因此它的IDF就是log1=0,他的TF*IDF=0。而“机器学习”出现了10篇,那么它的IDF就是log10=1,他的TF*IDF=0.04>0,显然“机器学习”比“而且”更加重要。

总结

这算法看似简单,实际上搜索引擎优化啊,文本分类方面用的挺多的,面试时也常常作为信息论知识储备来出题。怕什么真理无穷,进一寸有一寸的欢喜

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