自然语言处理——TF-IDF

摘要：在自然语言处理词袋模型与向量化中我们讲到在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着的处理，那么什么是，为什么一般我们要加这一步预处理呢这里就对的原理做一个总结。

在自然语言处理——词袋模型与向量化中我们讲到在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理，那么什么是TF-IDF，为什么一般我们要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。

在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在自然语言处理——词袋模型与向量化这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计：

corpus=["I come to China to travel", 
    "This is a car polupar in China",          
    "I love tea and Apple ",   
    "The work is to write some papers in science"] 

不考虑停用词，处理后得到的词向量如下：

 [[0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0]
 [0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1]]

如果我们直接将统计词频后的19维特征做为文本分类的输入，会发现有一些问题。比如第一个文本，我们发现"come","China"和“Travel”各出现1次，而“to“出现了两次。似乎看起来这个文本与”to“这个特征更关系紧密。但是实际上”to“是一个非常普遍的词，几乎所有的文本都会用到，因此虽然它的词频为2，但是重要性却比词频为1的"China"和“Travel”要低的多。如果我们的向量化特征仅仅用词频表示就无法反应这一点。因此我们需要进一步的预处理来反应文本的这个特征，而这个预处理就是TF-IDF。

TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。

前面的TF也就是我们前面说到的词频，我们之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计，并作为文本特征，这个很好理解。关键是后面的这个IDF，即“逆文本频率”如何理解。在上一节中，我们讲到几乎所有文本都会出现的"to"其词频虽然高，但是重要性却应该比词频低的"China"和“Travel”要低。我们的IDF就是来帮助我们来反应这个词的重要性的，进而修正仅仅用词频表示的词特征值。

概括来讲，IDF反应了一个词在所有文本中出现的频率，如果一个词在很多的文本中出现，那么它的IDF值应该低，比如上文中的“to”。而反过来如果一个词在比较少的文本中出现，那么它的IDF值应该高。比如一些专业的名词如“Machine Learning”。这样的词IDF值应该高。一个极端的情况，如果一个词在所有的文本中都出现，那么它的IDF值应该为0。

上面是从定性上说明的IDF的作用，那么如何对一个词的IDF进行定量分析呢？这里直接给出一个词xx的IDF的基本公式如下：

$$ IDF(x) = logfrac{N}{N(x)} $$

其中，$N$代表语料库中文本的总数，而$N(x)$代表语料库中包含词xx的文本总数。为什么IDF的基本公式应该是是上面这样的而不是像$N/N(x)$这样的形式呢？这就涉及到信息论相关的一些知识了。感兴趣的朋友建议阅读吴军博士的《数学之美》第11章。

上面的IDF公式已经可以使用了，但是在一些特殊的情况会有一些小问题，比如某一个生僻词在语料库中没有，这样我们的分母为0， IDF没有意义了。所以常用的IDF我们需要做一些平滑，使语料库中没有出现的词也可以得到一个合适的IDF值。平滑的方法有很多种，最常见的IDF平滑后的公式之一为：

$$ IDF(x) = logfrac{N+1}{N(x)+1} + 1 $$

有了IDF的定义，我们就可以计算某一个词的TF-IDF值了：

$$ TF-IDF(x) = TF(x) * IDF(x) $$

其中$TF(x)$指词xx在当前文本中的词频。

在scikit-learn中，有两种方法进行TF-IDF的预处理。

第一种方法是在用CountVectorizer类向量化之后再调用TfidfTransformer类进行预处理。第二种方法是直接用TfidfVectorizer完成向量化与TF-IDF预处理。

首先我们来看第一种方法，CountVectorizer+TfidfTransformer的组合，代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer  
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  

corpus=["I come to China to travel", 
    "This is a car polupar in China",          
    "I love tea and Apple ",   
    "The work is to write some papers in science"] 

vectorizer=CountVectorizer()

transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))  
print tfidf

输出的各个文本各个词的TF-IDF值如下：

 (0, 4)    0.442462137895
  (0, 15)    0.697684463384
  (0, 3)    0.348842231692
  (0, 16)    0.442462137895
  (1, 3)    0.357455043342
  (1, 14)    0.453386397373
  (1, 6)    0.357455043342
  (1, 2)    0.453386397373
  (1, 9)    0.453386397373
  (1, 5)    0.357455043342
  (2, 7)    0.5
  (2, 12)    0.5
  (2, 0)    0.5
  (2, 1)    0.5
  (3, 15)    0.281131628441
  (3, 6)    0.281131628441
  (3, 5)    0.281131628441
  (3, 13)    0.356579823338
  (3, 17)    0.356579823338
  (3, 18)    0.356579823338
  (3, 11)    0.356579823338
  (3, 8)    0.356579823338
  (3, 10)    0.356579823338

现在我们用TfidfVectorizer一步到位，代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf2 = TfidfVectorizer()
re = tfidf2.fit_transform(corpus)
print re

输出的各个文本各个词的TF-IDF值和第一种的输出完全相同。大家可以自己去验证一下。

由于第二种方法比较的简洁，因此在实际应用中推荐使用，一步到位完成向量化，TF-IDF与标准化。