TF-IDF 文字探勘常用加權演算法

什麼是 TF-IDF？

開始之前有幾個關鍵字可以稍微記住，之後會很常提到，_加權、逆頻率加權、逆向檔案頻率、詞頻、文本向量_。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種文本特徵提取演算法，用於評估一個字詞在文檔集合中的重要性。

• 「字詞頻率（Term Frequency，TF）」是指一個字詞在一篇文檔中的出現頻率。
• 「逆文檔頻率（Inverse Document Frequency，IDF）」則是指一個字詞在文檔集合中的罕見程度。

根據這兩個指標，TF-IDF 演算法將字詞在文檔中的重要性定義為：$TF \times IDF$ 。這樣，一個字詞在一篇文檔中頻繁出現，但在整個文檔集合中罕見的字詞，其 TF-IDF 值將會較高。

TF-IDF 演算法常用於文本分類、關鍵字提取、搜尋引擎優化等領域，因為它能夠有效的捕捉文本的主題和結構信息。
簡而言之，TF-IDF 就是個能快速找出文章大意的公式

📄 文本特徵提取方法比較：從 Bag of Words 到 TF-IDF

文本特徵提取是自然語言處理 (NLP) 的關鍵步驟，目的是將非結構化的文本數據轉換為機器可理解的數值向量。

一、常見方法概述與比較 🛠️

二、TF-IDF 的核心原理與公式 📐

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一種統計方法，用來評估一個詞語對於一個文件集中的其中一份文件的重要性。

1. TF-IDF 總體計算公式：

$$\text{TF-IDF}(t, d, D) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t, D)$$

• $t$ 是詞語 (Term)，$d$ 是特定文檔 (Document)，$D$ 是文檔集合 (Corpus)。

2. 詞頻 (Term Frequency, TF)：
衡量一個詞 $t$ 在文檔 $d$ 中出現的頻率。我們使用您提供的標準化公式：

$$\text{TF}(t, d) = \frac{n_{t,d}}{\sum_{k}n_{k,d}}$$

• $n_{t,d}$: 詞語 $t$ 在文檔 $d$ 中出現的次數。
• $\sum_{k}n_{k,d}$: 文檔 $d$ 中所有詞語的總數。

3. 逆文檔頻率 (Inverse Document Frequency, IDF)：
衡量一個詞 $t$ 在整個語料庫 $D$ 中的稀有程度。

$$\text{IDF}(t, D) = \log\left(\frac{N}{\text{DF}(t) + 1}\right)$$

• $N$: 文檔集合 $D$ 中的文檔總數。
• $\text{DF}(t)$: 包含詞語 $t$ 的文檔數量（Document Frequency）。
• +1: 避免分母為零，確保計算穩定性。

三、TF-IDF 的優勢與應用 🚀

• 🔑 準確識別關鍵詞： 透過 IDF 權重，有效降低 “的”、”是” 等高頻詞的重要性，突出只在少數文檔中出現的特色詞彙。
• 📈 高效率與實用性： 算法簡單、計算效率高，在大規模文本數據處理中應用廣泛。

四、TF-IDF 的限制與進階方法 ⚙️

1. 限制：停用詞問題

高頻但無實際意義的詞（Stop Words）由於在每篇文檔中出現頻率都很高，可能會影響 TF-IDF 值的準確性。

• 解決方法：
  • 預處理： 在計算前使用停用詞列表將其過濾。
  • 採用進階算法： 例如 BM25。

2. 進階改進：BM25 算法

BM25 (Best Match 25) 是一種改進型的信息檢索排名算法，在 TF-IDF 框架上進行了優化。

• 主要優勢：

  • 考慮文檔長度： 對文檔長度進行正規化，避免長文檔天生具有更高的相關性得分。
  • 詞頻飽和 (Saturation)： 對詞頻採用非線性函式處理，使詞頻的影響達到一定程度後趨於飽和，避免單個詞在文檔中過度重複導致權重過高。

• 性能： 在搜索引擎和文本檢索領域，BM25 通常比標準的 TF-IDF 算法具有更優秀的準確性。

---

• ← Previous Post
• Next Post →

---

留言版

---