基于TF-IDF的关键词提取的实现

TF-IDF（Term Frequency-Inverse document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术，用于评估一个词在文档集合中的重要性。它结合了词频和逆文档频率的概念。

以下是TF-IDF的简单介绍：

TF-IDF的思想是，对于一个词，它在当前文档中的重要性越高（TF越高），并且在整个文档集合中出现越少（IDF越高），其TF-IDF值就越大。因此，TF-IDF能够在文档集合中区分不同词的重要性，用于信息检索、文本分类等任务。TF-IDF（Term Frequency-Inverse document Frequency）是一种常用的文本特征表示方法，具有一些优点和缺点，以下是它们的简要介绍：

优点：
1.简单直观：TF-IDF的计算过程相对简单，易于理解和实现。不涉及复杂的数学模型，适用于快速的文本处理任务。
2.有效降低常见词重要性：通过逆文档频率的引入，TF-IDF能够有效地降低在整个文档集合中频繁出现的常见词的权重，使得这些词在特征表示中占据较小的比重，更注重区分性较强的词语。
3.适用于短文本：在处理短文本或者特定领域的文本时，TF-IDF能够较好地捕捉关键信息，因为它考虑了词语在文档中的频率和在整个文档集合中的分布。
4.不依赖领域知识：TF-IDF不需要领域专业知识的先验信息，是一种通用的文本特征表示方法，适用于不同领域和主题的文本处理任务。

缺点：
1.忽略语义信息：TF-IDF主要基于词频和文档频率的统计信息，忽略了词语之间的语义关系。在一些文本处理任务中，语义信息可能对模型性能有重要影响，而TF-IDF无法捕捉这种信息。
2.稀疏性问题：由于文本中通常只有少数几个词汇的TF-IDF值较大，导致文本的表示是稀疏的。这可能对某些机器学习算法产生负面影响，特别是在样本量较小的情况下。
3.无法处理词序信息：TF-IDF只关注词汇的出现频率，而没有考虑词汇的顺序。对于某些文本任务，如文本分类、情感分析等，词汇的顺序信息可能是重要的。
4.依赖文档集合：TF-IDF的计算依赖于整个文档集合，如果文档集合变化较大，需要重新计算TF-IDF值。这可能在实时更新的文本数据中存在一定的不便之处。

在实际应用中，根据任务需求和文本特性，选择合适的文本特征表示方法是重要的。在一些场景下，TF-IDF作为一种简单而有效的方法仍然被广泛使用。

基于TF-IDF的关键词提取通常包括以下步骤：

这些步骤是基于TF-IDF的关键词提取的一般流程。在实际应用中，可以根据任务需求和文本特点进行适当的调整。例如，可能需要考虑加入其他的特征、调整逆文档频率的计算方式等。

这个简单的实现包括了分词、计算词频（TF）、计算逆文档频率（IDF）以及计算TF-IDF的步骤。这只是一个基础版本，实际应用中可能需要考虑更多的优化和细节。当然，你可以使用机器学习库函数中的sklearn封装好的算法，直接调用即可，但是个人觉得还是应该自己手动复现一边基本的代码，理解的才会更加深刻。

综合案例中使用人民网上的新闻数据，该数据集包括558个文件，每个文件的内容均为标题和摘要。
关键词提取综合案例的实现流程如下：
1.将原始数据集处理成result.csv文本、具体包括编号、标题、摘要。
2.获取每行记录的标题和摘要字段，并拼接这两个字段。
3.加载自定义停用词表stopWord.txt，然后拼接的文本进行数据预处理操作，包括分词、去除停用词、空格分割文本等。
4.编写相应的TF-IDF算法提取关键词。
5.将最终结果写入文件并进行保存。

1.数据预处理