Java로 구현된 키워드 추출 알고리즘 및 응용예제

Java로 구현된 키워드 추출 알고리즘 및 응용 사례

인터넷 시대의 도래로 인해 대용량 텍스트 데이터를 획득하고 분석하는 데 큰 어려움이 발생하고 있으므로 키워드 등 자연어 처리 기술에 대한 연구가 필요합니다. 추출 및 응용. 키워드 추출은 텍스트의 주제를 가장 잘 나타내는 텍스트 조각에서 단어나 구문을 추출하여 텍스트 분류, 검색, 클러스터링과 같은 작업을 지원하는 것을 의미합니다. 이 기사에서는 Java로 구현된 여러 키워드 추출 알고리즘과 응용 예제를 소개합니다.

1. TF-IDF 알고리즘

TF-IDF는 텍스트에서 키워드를 추출하는 데 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다. 텍스트에서의 단어 출현 빈도와 전체 코퍼스에서의 출현 빈도를 기준으로 단어의 가중치를 계산합니다. TF는 현재 텍스트에서 단어의 빈도를 나타내며, IDF는 전체 말뭉치에서 단어의 역문서 빈도를 나타냅니다. 계산식은 다음과 같습니다.

TF = (텍스트에서 단어의 출현 횟수) / (텍스트의 총 단어 수)

IDF = log (말뭉치의 총 문서 수 / 해당 단어가 포함된 문서 수)

TF-IDF = TF * IDF

Java 코드 구현:

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 알고리즘

TextRank는 텍스트 키워드 추출 및 단어의 동시 발생 관계를 사용하여 그래프를 구성하고 그래프에서 단어의 중요도를 상위 단어로 식별하는 그래프 기반 추상 추출 알고리즘입니다. 키워드나 중요한 문장. TextRank의 핵심 아이디어는 단어 동시 출현 관계를 페이지 간의 링크로 간주하고 단어를 정렬하고 텍스트 내 키워드를 얻는 PageRank 알고리즘입니다. TextRank 알고리즘의 계산 과정은 다음 단계로 구성됩니다.

1. 텍스트에서 단어 또는 구문을 추출하고
2. 단어 동시 발생 관계를 사용하여 단어를 정렬합니다. 각 단어의 PageRank 값을 계산합니다.
4. PageRank 값을 기준으로 상위 순위 단어를 키워드로 선택합니다.

Java 코드 구현:

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 주제 모델

LDA는 텍스트를 여러 주제의 혼합으로 처리하고 텍스트에 대한 주제 분류 및 키워드 추출을 수행할 수 있는 확률적 주제 모델입니다. LDA 주제 모델은 텍스트의 단어를 확률 분포로 처리하며 각 단어는 여러 주제에 할당될 수 있습니다. LDA 주제 모델은 주제 수와 반복 횟수를 지정한 후 이를 EM 알고리즘을 통해 해결하여 각 주제의 단어 분포와 각 텍스트의 주제 분포를 구해야 합니다.

Java 코드 구현:

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(" "));
}

응용 사례

키워드 추출은 텍스트 분류, 요약 추출, 검색 엔진 순위 및 기타 분야에 적용할 수 있습니다. 다음은 위의 알고리즘을 기반으로 한 응용예입니다.

1. 뉴스 분류

일부 뉴스 보도의 텍스트를 토대로 TF-IDF 알고리즘을 사용하여 각 텍스트의 키워드를 추출한 다음 머신러닝 알고리즘을 사용하여 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 의사결정 트리 알고리즘을 사용하여 뉴스를 분류할 수 있고, 키워드를 의사결정 트리에 특징으로 입력할 수 있습니다. 분류 효과는 교차 검증과 같은 방법을 통해 평가할 수 있습니다.

2. 요약 추출

기사의 텍스트가 주어지면 TextRank 알고리즘을 사용하여 핵심 문장을 추출하고 이를 요약으로 결합할 수 있습니다. 추상 추출은 자동 요약, 검색 엔진 표시 및 기타 필드에 적용될 수 있습니다.

3. 과학기술 문헌 검색

과학 기술 문헌 검색에서는 일반적으로 사용자가 키워드 또는 키워드 조합을 입력하면 검색 엔진이 TF-IDF 알고리즘을 통해 문서와 키워드 간의 일치 정도를 계산합니다. 일치 정도에 따라 정렬하여 사용자가 관련 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다. 또한, LDA 토픽 모델과 결합하여 문서를 토픽으로 분류할 수 있으며, 토픽 키워드를 검색 입력으로 사용하여 검색 결과를 향상시킬 수 있습니다.

결론

이 글에서는 여러 가지 키워드 추출 알고리즘과 Java로 구현된 응용 사례를 소개합니다. TF-IDF 알고리즘은 텍스트 처리에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. TextRank 알고리즘은 핵심 문장을 추출할 수 있으며 LDA 주제 모델은 텍스트 주제를 분류할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 문서 분류, 자동 요약, 검색 엔진 순위 및 기타 분야에 적용할 수 있으며 적용 가능성이 넓습니다.

위 내용은 Java로 구현된 키워드 추출 알고리즘 및 응용예제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!