Java實作的擷取關鍵字演算法與應用實例

Java實現的提取關鍵字演算法和應用實例

隨著網路時代的到來，海量的文本資料對人們的獲取和分析造成了很大的困難，因此需要進行關鍵字提取等自然語言處理技術的研究與應用。關鍵字提取是指從一段文本中提取出最能代表該文本主題的單字或片語，為文本分類、檢索、聚類等任務提供支援。本文介紹了Java實作的幾種關鍵字擷取演算法和應用實例。

一、TF-IDF演算法

TF-IDF是一種從文本中提取關鍵字的常用演算法，它是基於單字在文本中的出現頻率和在整個語料庫中出現的頻率，對單字進行權重計算。 TF表示單字在目前文字中的頻率，IDF表示單字在整個語料庫中的逆文檔頻率，其計算公式如下：

TF = (文字在文字中的出現次數) / (文字中單字總數)

IDF = log(語料庫中文檔總數/ 含有該單字的文檔數)

TF-IDF = TF * IDF

Java程式碼實作：

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;
}

二、TextRank演算法

TextRank是一種用於文字關鍵字擷取與摘要擷取的基於圖的演算法，它利用單字出現的共現關係建構圖，並對圖中單字的重要性進行排名，高排名的單字被辨識為關鍵字或重要句子。 TextRank的核心思想是PageRank演算法，它將單字共現關係看作頁面之間的鏈接，對單字進行排序，得到文本中的關鍵字。 TextRank演算法的計算過程包括以下幾個步驟：

1、擷取文本中的單字或片語；
2、建立單字共現圖，用共現關係來表示邊；
3 、對單字進行排序，計算每個單字的PageRank值；
4、根據PageRank值選取排名前幾名的單字作為關鍵字。

Java程式碼實作：

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(" "));
}

三、LDA主題模型

#LDA是一種機率主題模型，可以將文字視為多個主題的混合，對文字進行主題分類和關鍵字擷取。 LDA主題模型將文本中的單字視為機率分佈，其中每個單字都可以被分配到多個主題中。 LDA主題模型需要指定主題個數和迭代次數，然後透過EM演算法求解，得到每個主題的單字分佈和每個文本的主題分佈。

Java程式碼實作：

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(" "));
}

應用實例

關鍵字提取可以應用於文字分類、摘要提取、搜尋引擎排名等領域。以下是基於上述演算法的應用實例。

1、新聞分類

給定一些新聞報道的文本，可以使用TF-IDF演算法提取各個文本的關鍵字，然後使用機器學習演算法進行分類。例如，可以使用決策樹演算法對新聞進行分類，將關鍵字作為特徵輸入到決策樹中。分類效果可以透過交叉驗證等方法進行評估。

2、摘要提取

給定一篇文章的文本，可以使用TextRank演算法提取其中的關鍵句子，將其組合成一個摘要。摘要提取可應用於自動文摘、搜尋引擎展示等領域。

3、科技文獻搜尋

在科技文獻檢索中，使用者通常輸入一個關鍵字或關鍵字組合，然後搜尋引擎透過TF-IDF演算法計算文獻與關鍵字的匹配度，並按照匹配度進行排序，使用戶能夠快速找到相關文獻。此外，結合LDA主題模型可以將文獻進行主題分類，並將主題關鍵字作為搜尋輸入，提高搜尋效果。

結語

本文介紹了Java實作的幾個關鍵字擷取演算法和應用實例。 TF-IDF演算法是文字處理中最常用的演算法之一，TextRank演算法可以擷取關鍵句子，LDA主題模型可以進行文字主題分類。這些演算法可以應用於文件分類、自動文摘、搜尋引擎排名等領域，有著廣泛的應用前景。

以上是Java實作的擷取關鍵字演算法與應用實例的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！