Spark数据挖掘-TF-IDF文档矩阵

前言

得到词文档矩阵往往都是文本挖掘算法的第一步，词文档矩阵中行表示语料库中出现过的词（实际代码都是对词进行整数编码），列表示所有的文档，矩阵中的每个值就代表词在文档中的重要程度。目前已经有很多计算词在文档中权重的模型，不过最通用的模型应该就是 词频-逆文档频率（简称：TF-IDF） 矩阵。

TF-IDF

先看一下TF-IDF如何计算每个词在文档中的重要程度,先假设得到了下面几个变量的值：

termFrequencyInDoc:Int 词在文档中出现的次数
totalTermsInDoc: Int 文档中所有词的个数
termFreqInCorpus: Int 语料库中出现这个词的不同文档数
totalDocs: Int 整个语料库包含的文档数量

利用上面的几个值就可以计算一个词在文档中的重要程度，代码如下：

def termDocWeight(termFrequencyInDoc: Int, totalTermsInDoc: Int,
  termFreqInCorpus: Int, totalDocs: Int): Double = {
  val tf = termFrequencyInDoc.toDouble / totalTermsInDoc
  val docFreq = totalDocs.toDouble / termFreqInCorpus
  val idf = math.log(docFreq)
  tf * idf
}

TF-IDF含义解读

直观理解，TF-IDF考虑了如下两个方面：

首先，词在某篇文档中出现的越多越重要
其次，词在其他文档中尽量少出现，如果每篇文档中它都出现的很多，它就没有区分度了。所以这里采用的是文档频率取逆，也就是取倒数。

但是有个问题，首先词频是近似服从指数分布，一些通用词出现的次数可能是低频词几十或者几百倍，直接采用文档频率取逆会导致稀缺词获得一个巨大的权重，实际上就会忽略其他词的影响，这样显然不妥，为了去掉这个影响，算法采用对文档频率取逆之后再取对数，这样就把乘法差异转化为加法差异。使得稀缺词权重降低了。

TF-IDF的局限

这个算法本质还是词袋模型，它没有考虑词与词之间的顺序、语法结构以及语义。通过对每个不同的词计数，这个模型很难区别一词多义、以及同义词。实际编程中往往每篇文档表示为行向量，每个元素代表词对应的索引位置，这样可以适应语料库中文档变的越来越多，通常情况下，语料库文档的增加速度肯定大过词的增长速度。而且这样的行向量也是稀疏表示，节省空间。

TF-IDF实战

TF-IDF原理非常简单，实际工作中还是有很多需要注意的地方，下面就用 Spark 实战的方式讲解如何将一个语料库转为 TF-IDF 矩阵，首先给出具体的步骤：

实际工作中对每篇文档往往都有一个唯一的标识主键，这样方便以后的统计
文档清洗（去掉不符合要求的文档：比如文档内容为空）
文档分词（去掉停用词、按词性过滤一下词、过滤低频词、词干提取），其中词干提取指的是将比如：“大款、大款们”合并为一个词，中文实现这个难度很大。
数据加载，词编码、文档编码
将数据编码之后转为文档词向量再合并为矩阵
计算IF-IDF

数据清洗、停词库每个项目都会有不同的要求，但是分词、词编码、文档编码等工作还是比较通用的，下面会对通用技术通过 Spark 实战详细讲解（尤其是分布式编程需要注意的地方：）

分布式文本分词

分布式文本分词注意两个地方：

停词库需要广播到所有机器
每个 executor 只需启动一个分词模型即可，分词模型很耗资源，与连接数据库一样，每个executor只需启动一个实例

计算TF-IDF

val documents: RDD[Seq[String]] = sc.textFile("your_data_dir").map(_.split(" ").toSeq)

val hashingTF = new HashingTF()
val tf: RDD[Vector] = hashingTF.transform(documents)

tf.cache()
//没有在两个文档中出现过的词语不要
val idf = new IDF(minDocFreq = 2).fit(tf)
val tfidf: RDD[Vector] = idf.transform(tf)

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/1244232/blog/532927

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