Hanlp分词实例：Java实现TFIDF算法
算法介绍
最近要做领域概念的提取，TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理。
关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html。
计算公式比较简单，如下：
预处理
由于需要处理的候选词大约后3w+，并且语料文档数有1w+，直接挨个文本遍历的话很耗时，每个词处理时间都要一分钟以上。
为了缩短时间，首先进行分词，一个词输出为一行方便统计，分词工具选择的是HanLp。
然后，将一个领域的文档合并到一个文件中，并用“$$$”标识符分割，方便记录文档数。
下面是选择的领域语料（PATH目录下）：
代码实现
package edu.heu.lawsoutput;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* @ClassName: TfIdf
* @Description: TODO
* @author LJH
* @date 2017年11月12日 下午3:55:15
*/
public class TfIdf {
static final String PATH = "E:\\corpus"; //语料库路径
public static void main(String[] args) throws Exception {
String test = "离退休人员"; // 要计算的候选词
computeTFIDF(PATH, test);
}
/**
* @param @param path语料路经
* @param @param word候选词
* @param @throws Exception
* @return void
*/
static void computeTFIDF(String path, String word) throws Exception {
File fileDir = new File(path);
File[] files = fileDir.listFiles();
//每个领域出现候选词的文档数
Map<String, Integer> containsKeyMap = new HashMap<>();
//每个领域的总文档数
Map<String, Integer> totalDocMap = new HashMap<>();
// TF =候选词出现次数/总词数
Map<String, Double> tfMap = new HashMap<>();
// scan files
for (File f : files) {
//候选词词频
double termFrequency = 0;
//文本总词数
double totalTerm = 0;
//包含候选词的文档数
int containsKeyDoc = 0;
//词频文档计数
int totalCount = 0;
int fileCount = 0;
//标记文件中是否出现候选词
boolean flag = false;
FileReader fr = new FileReader(f);
BufferedReader br = new BufferedReader(fr);
String s = "";
//计算词频和总词数
while ((s = br.readLine()) != null) {
if (s.equals(word)) {
termFrequency++;
flag = true;
}
//文件标识符
if (s.equals("$$$")) {
if (flag) {
containsKeyDoc++;
}
fileCount++;
flag = false;
}
totalCount++;
}
//减去文件标识符的数量得到总词数
totalTerm += totalCount - fileCount;
br.close();
// key都为领域的名字
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("该领域文档数：" + fileCount);
System.out.println("候选词出现词数：" + termFrequency);
System.out.println("总词数：" + totalTerm);
System.out.println("出现候选词文档总数：" + containsKeyDoc);
System.out.println();
}
//计算TF*IDF
for (File f : files) {
//其他领域包含候选词文档数
int otherContainsKeyDoc = 0;
//其他领域文档总数
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();
//计算其他领域包含候选词文档数
for (Map.Entry<String, Integer> entry : containsKeyset) {
if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {
otherContainsKeyDoc += entry.getValue();
}
}
//计算其他领域文档总数
for (Map.Entry<String, Integer> entry : totalDocset) {
if (!entry.getKey().equals(f.getName())) {
otherTotalDoc += entry.getValue();
}
}
//计算idf
idf = log((float) otherTotalDoc / (otherContainsKeyDoc + 1), 2);
//计算tf*idf并输出
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));
}
}
运行结果
测试词为“离退休人员”，中间结果如下：
最终结果：
结论
可以看到“离退休人员”在养老保险和社保领域，tfidf值比较高，可以作为判断是否为领域概念的一个依据。当然TF-IDF算法虽然很经典，但还是有许多不足，不能单独依赖其结果做出判断。很多论文提出了改进方法，本文只是实现了最基本的算法。如果有其他思路和想法欢迎讨论。
