In Java implementierter Schlüsselwortextraktionsalgorithmus und Anwendungsbeispiele

In Java implementierter Schlüsselwortextraktionsalgorithmus und Anwendungsbeispiele

Mit dem Aufkommen des Internetzeitalters ist es für Menschen schwierig, große Textdaten zu erhalten und zu analysieren. Daher ist es notwendig, Forschung zu Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Schlüsselwörtern durchzuführen Extraktion und Anwendungen. Unter Schlüsselwortextraktion versteht man das Extrahieren von Wörtern oder Phrasen aus einem Textabschnitt, die das Thema des Textes am besten repräsentieren und Unterstützung für Aufgaben wie Textklassifizierung, -abfrage und -gruppierung bieten. In diesem Artikel werden mehrere in Java implementierte Schlüsselwortextraktionsalgorithmen und Anwendungsbeispiele vorgestellt.

1. TF-IDF-Algorithmus

TF-IDF ist ein häufig verwendeter Algorithmus zum Extrahieren von Schlüsselwörtern aus Text. Er berechnet die Gewichtung von Wörtern basierend auf ihrer Häufigkeit im Text und der Häufigkeit ihres Auftretens im gesamten Korpus. TF stellt die Häufigkeit eines Wortes im aktuellen Text dar und IDF stellt die umgekehrte Dokumenthäufigkeit eines Wortes im gesamten Korpus dar. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

TF = (Anzahl des Vorkommens eines Wortes im Text) / (Gesamtzahl der Wörter im Text)

IDF = log (Gesamtzahl der Dokumente im Korpus / Zahl der Dokumente, die das Wort enthalten)

TF-IDF = TF * IDF

Java-Code-Implementierung:

public Map<String, Double> tfIdf(List<String> docs) {
    Map<String, Integer> wordFreq = new HashMap<>();
    int totalWords = 0;
    for (String doc : docs) {
        String[] words = doc.split(" ");
        for (String word : words) {
            wordFreq.put(word, wordFreq.getOrDefault(word, 0) + 1);
            totalWords++;
        }
    }
    Map<String, Double> tfIdf = new HashMap<>();
    int docSize = docs.size();
    for (String word : wordFreq.keySet()) {
        double tf = (double) wordFreq.get(word) / totalWords;
        int docCount = 0;
        for (String doc : docs) {
            if (doc.contains(word)) {
                docCount++;
            }
        }
        double idf = Math.log((double) docSize / (docCount + 1));
        tfIdf.put(word, tf * idf);
    }
    return tfIdf;
}

2. TextRank-Algorithmus

TextRank ist ein Text-Schlüsselwortextraktion und ein graphbasierter Algorithmus zur abstrakten Extraktion, der die Koexistenzbeziehungen von Wörtern nutzt, um ein Diagramm zu erstellen und die Bedeutung von Wörtern im Diagramm zu bewerten Schlüsselwörter oder wichtige Sätze. Die Kernidee von TextRank ist der PageRank-Algorithmus, der Wortkoordinationsbeziehungen als Verknüpfungen zwischen Seiten betrachtet, Wörter sortiert und Schlüsselwörter im Text erhält. Der Berechnungsprozess des TextRank-Algorithmus umfasst die folgenden Schritte:

1. Erstellen Sie ein Wort-Kookkurrenzdiagramm und verwenden Sie Kookkurrenzbeziehungen, um die Wörter darzustellen und berechnen Sie den PageRank-Wert jedes Wortes.
4 Wählen Sie die Wörter mit dem höchsten Rang als Schlüsselwörter aus.

Java-Code-Implementierung:

public List<String> textrank(List<String> docs, int numKeywords) {
    List<String> sentences = new ArrayList<>();
    for (String doc : docs) {
        sentences.addAll(Arrays.asList(doc.split("[。？！；]")));
    }
    List<String> words = new ArrayList<>();
    for (String sentence : sentences) {
        words.addAll(segment(sentence));
    }
    Map<String, Integer> wordFreq = new HashMap<>();
    Map<String, Set<String>> wordCooc = new HashMap<>();
    for (String word : words) {
        wordFreq.put(word, wordFreq.getOrDefault(word, 0) + 1);
        wordCooc.put(word, new HashSet<>());
    }
    for (String sentence : sentences) {
        List<String> senWords = segment(sentence);
        for (String w1 : senWords) {
            if (!wordFreq.containsKey(w1)) {
                continue;
            }
            for (String w2 : senWords) {
                if (!wordFreq.containsKey(w2)) {
                    continue;
                }
                if (!w1.equals(w2)) {
                    wordCooc.get(w1).add(w2);
                    wordCooc.get(w2).add(w1);
                }
            }
        }
    }
    Map<String, Double> wordScore = new HashMap<>();
    for (String word : words) {
        double score = 1.0;
        for (String coocWord : wordCooc.get(word)) {
            score += wordScore.getOrDefault(coocWord, 1.0) / wordCooc.get(coocWord).size();
        }
        wordScore.put(word, score);
    }
    List<Map.Entry<String, Double>> sortedWords =
            wordScore.entrySet().stream()
                     .sorted(Collections.reverseOrder(Map.Entry.comparingByValue()))
                     .collect(Collectors.toList());
    List<String> keywords = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < numKeywords && i < sortedWords.size(); i++) {
        keywords.add(sortedWords.get(i).getKey());
    }
    return keywords;
}

private List<String> segment(String text) {
    // 使用中文分词器分词
    // TODO
    return Arrays.asList(text.split(" "));
}

3. LDA-Themenmodell

LDA ist ein probabilistisches Themenmodell, das Text als eine Mischung aus mehreren Themen behandeln, eine Themenklassifizierung und Schlüsselwortextraktion für Text durchführen kann. Das LDA-Themenmodell behandelt die Wörter im Text als Wahrscheinlichkeitsverteilung, wobei jedes Wort mehreren Themen zugeordnet werden kann. Das LDA-Themenmodell muss die Anzahl der Themen und die Anzahl der Iterationen angeben und diese dann mithilfe des EM-Algorithmus lösen, um die Wortverteilung jedes Themas und die Themenverteilung jedes Textes zu erhalten.

Java-Code-Implementierung:

public List<String> lda(List<String> docs, int numTopics,
                        int numKeywords, int iterations) {
    List<List<String>> words = new ArrayList<>();
    for (String doc : docs) {
        words.add(segment(doc));
    }
    Dictionary dictionary = new Dictionary(words);
    Corpus corpus = new Corpus(dictionary);
    for (List<String> docWords : words) {
        Document doc = new Document(dictionary);
        for (String word : docWords) {
            doc.addWord(new Word(word));
        }
        corpus.addDocument(doc);
    }
    LdaGibbsSampler sampler = new LdaGibbsSampler(corpus, numTopics, 0.5, 0.1);
    sampler.gibbs(iterations);
    List<String> keywords = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < numTopics; i++) {
        List<WordProbability> wordProbs = sampler.getSortedWordsByWeight(i);
        for (int j = 0; j < numKeywords && j < wordProbs.size(); j++) {
            keywords.add(wordProbs.get(j).getWord().getName());
        }
    }
    return keywords;
}

private List<String> segment(String text) {
    // 使用中文分词器分词
    // TODO
    return Arrays.asList(text.split(" "));
}

Anwendungsbeispiele

Die Schlüsselwortextraktion kann auf Textklassifizierung, Zusammenfassungsextraktion, Suchmaschinenranking und andere Felder angewendet werden. Im Folgenden finden Sie Anwendungsbeispiele, die auf dem oben genannten Algorithmus basieren.

1. Nachrichtenklassifizierung

Anhand des Textes einiger Nachrichtenberichte kann der TF-IDF-Algorithmus verwendet werden, um die Schlüsselwörter jedes Textes zu extrahieren, und dann kann der maschinelle Lernalgorithmus zur Klassifizierung verwendet werden. Beispielsweise kann ein Entscheidungsbaumalgorithmus zur Klassifizierung von Nachrichten verwendet werden, und Schlüsselwörter können als Merkmale in den Entscheidungsbaum eingegeben werden. Der Klassifizierungseffekt kann durch Methoden wie Kreuzvalidierung bewertet werden.

2. Extraktion der Zusammenfassung

Anhand des Texts eines Artikels können Sie den TextRank-Algorithmus verwenden, um die Schlüsselsätze zu extrahieren und sie zu einer Zusammenfassung zu kombinieren. Die abstrakte Extraktion kann auf die automatische Zusammenfassung, die Suchmaschinenanzeige und andere Felder angewendet werden.

3. Suche nach wissenschaftlicher und technischer Literatur

Bei der Suche nach wissenschaftlicher und technischer Literatur gibt der Benutzer normalerweise ein Schlüsselwort oder eine Schlüsselwortkombination ein und dann berechnet die Suchmaschine mithilfe des TF-IDF-Algorithmus den Übereinstimmungsgrad zwischen dem Dokument und dem Schlüsselwort. und sortiert nach Übereinstimmungsgrad. Ermöglicht Benutzern das schnelle Auffinden relevanter Dokumente. Darüber hinaus können in Kombination mit dem LDA-Themenmodell Dokumente nach Themen klassifiziert und Themenschlüsselwörter als Sucheingabe verwendet werden, um die Suchergebnisse zu verbessern.

Fazit

In diesem Artikel werden mehrere in Java implementierte Schlüsselwortextraktionsalgorithmen und Anwendungsbeispiele vorgestellt. Der TF-IDF-Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in der Textverarbeitung. Der TextRank-Algorithmus kann Schlüsselsätze extrahieren und das LDA-Themenmodell kann Textthemen klassifizieren. Diese Algorithmen können auf die Dokumentenklassifizierung, die automatische Zusammenfassung, das Suchmaschinenranking und andere Bereiche angewendet werden und haben breite Anwendungsaussichten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIn Java implementierter Schlüsselwortextraktionsalgorithmus und Anwendungsbeispiele. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!