NLP实战之基于TFIDF的文本相似度计算

TFIDF算法介绍

TF-IDF（Term Frequency–InverseDocument Frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

TF-IDF实际是TF*IDF，其中TF（Term Frequency）表示词条$t$在文档$D_i$中的出现的频率，TF的计算公式如下所示：
$$T{F}_{t,D_i}=\frac{count(t)}{D_i}$$

其中IDF（InverseDocument Frequency）表示总文档与包含词条t的文档的比值求对数，IDF的计算公式如下所示：
$$ID{F}_t=log\frac{N}{{\sum }_{i=1}^{N}I(t,D_i)}$$
其中$N$为所有的文档总数，$I(t,D_i)$表示文档$D_i$是否包含词条$t$，若包含为1，不包含为0。但此处存在一个问题，即当词条$t$在所有文档中都没有出现的话IDF计算公式的分母为0，此时就需要对IDF做平滑处理，改善后的IDF计算公式如下所示：
$$ID{F}_t=log\frac{N}{1+{\sum }_{i=1}^{N}I(t,D_i)}$$
那么最终词条$t$在文档$D_i$中的TF-IDF值为：$TF-ID{F}_{t,D_i}=T{F}_{t,D_i}\ast ID{F}_t$ 。

从上述的计算词条$t$在文档$D_i$中的TF-IDF值计算可以看出：当一个词条在文档中出现的频率越高，且新鲜度低（即普遍度低），则其对应的TF-IDF值越高。
比如现在有一个预料库，包含了100篇（$N$）论文，其中涉及包含推荐系统（$t$）这个词条的有20篇，在第一篇论文（$D1$）中总共有200个技术词汇，其中推荐系统出现了15次，则词条推荐系统的在第一篇论文（$D1$）中的TF-IDF值为：
$$TF-ID{F}_{推荐系统}=\frac{15}{200}\ast log\frac{200}{20+1}=0.051$$

更多详细的关于TFIDF的介绍可以参考

• 搜索引擎：文本分类——TF/IDF算法

关于TF-IDF的其他实战：

• 基于TF-IDF算法的短标题关键词提取

基于TFIDF计算文本相似度

这里需要注意的是在spark2.x中默认不支持dataframe的笛卡尔积操作，需要在创建Spark对象时开启。

创建spark对象，并设置日志等级

// spark.sql.crossJoin.enabled=true spark 2.0 x不支持笛卡尔积操作，需要开启支持
val spark = SparkSession
    .builder()
    .appName("docSimCalWithTFIDF")
    .config("spark.sql.crossJoin.enabled","true")
    .master("local[10]")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()
Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)

这里以官方样例代码中的三行英文句子为例，创建数据集，并进行分词（spark中的中文分词包有很多，比如jieba，han，ansj，fudannlp等，这里不展开介绍）

val sentenceData = spark.createDataFrame(Seq(
    (0, "Hi I heard about Spark"),
    (1, "I wish Java could use case classes"),
    (2, "Logistic regression models are neat")
)).toDF("label", "sentence")

val tokenizer = new Tokenizer()
    .setInputCol("sentence")
    .setOutputCol("words")

val wordsData = tokenizer.transform(sentenceData)
wordsData.show(10)

展示的结果为：

+-----+--------------------+--------------------+
|label|            sentence|               words|
+-----+--------------------+--------------------+
|    0|Hi I heard about ...|[hi, i, heard, ab...|
|    1|I wish Java could...|[i, wish, java, c...|
|    2|Logistic regressi...|[logistic, regres...|
+-----+--------------------+--------------------+

调用官方的tfidf包计算向量：

// setNumFeatures(5)表示将Hash分桶的数量设置为5个,可以根据你的词语数量来调整，一般来说，这个值越大不同的词被计算为一个Hash值的概率就越小，数据也更准确，但需要消耗更大的内存

val hashingTF = new HashingTF()
    .setInputCol("words")
    .setOutputCol("rawFeatures")
    .setNumFeatures(5)
val featurizedData = hashingTF
    .transform(wordsData)

featurizedData.show(10)

val idf = new IDF()
    .setInputCol("rawFeatures")
    .setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(featurizedData)
val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

rescaledData.show(10)
rescaledData.select("label", "features").show()

展示的结果为：

+-----+--------------------+--------------------+--------------------+
|label|            sentence|               words|         rawFeatures|
+-----+--------------------+--------------------+--------------------+
|    0|Hi I heard about ...|[hi, i, heard, ab...|(5,[0,2,4],[2.0,2...|
|    1|I wish Java could...|[i, wish, java, c...|(5,[0,2,3,4],[1.0...|
|    2|Logistic regressi...|[logistic, regres...|(5,[0,1,3,4],[1.0...|
+-----+--------------------+--------------------+--------------------+

+-----+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+
|label|            sentence|               words|         rawFeatures|            features|
+-----+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+
|    0|Hi I heard about ...|[hi, i, heard, ab...|(5,[0,2,4],[2.0,2...|(5,[0,2,4],[0.0,0...|
|    1|I wish Java could...|[i, wish, java, c...|(5,[0,2,3,4],[1.0...|(5,[0,2,3,4],[0.0...|
|    2|Logistic regressi...|[logistic, regres...|(5,[0,1,3,4],[1.0...|(5,[0,1,3,4],[0.0...|
+-----+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+

+-----+--------------------+
|label|            features|
+-----+--------------------+
|    0|(5,[0,2,4],[0.0,0...|
|    1|(5,[0,2,3,4],[0.0...|
|    2|(5,[0,1,3,4],[0.0...|
+-----+--------------------+

其中$(5,[0,2,4],[0.0,0...$ 是向量的一种压缩表示格式，例如$(3,[0,1],[0.1,0.2])$表示的是 向量的长度为3，其中第 1位和第2位的值为0.1 和0.3，第3位的值为0。

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这里需要将其转化为向量的形式，方便后续进行计算，可以直接通过dataframe进行转化，也可以先将dataframe转化为rdd，再进行转化。
datafram通过自定义UDF进行转化如下：

import spark.implicits._
// 解析数据 转化为denseVector格式 datafra
val sparseVectorToDenseVector = udf { 
    features: SV => features.toDense 
}
val df = rescaledData
    .select($"label", sparseVectorToDenseVector($"features"))
    .withColumn("tag",lit(1))
df.show(10)

展示结果为：

+------+--------------------+---+
|label1|           features1|tag|
+------+--------------------+---+
|     0|[0.0,0.0,0.575364...|  1|
|     1|[0.0,0.0,0.575364...|  1|
|     2|[0.0,0.6931471805...|  1|
+------+--------------------+---+

先转化为RDD，再进行转化如下：

val selectedRDD = rescaledData.select("label", "features").rdd
    .map( l=>( l.get(0).toString, l.getAs[SV](1).toDense))
selectedRDD.take(10).foreach(println)

展示结果为：

(0,[0.0,0.0,0.5753641449035617,0.0,0.0])
(1,[0.0,0.0,0.5753641449035617,0.28768207245178085,0.0])
(2,[0.0,0.6931471805599453,0.0,0.5753641449035617,0.0])

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当然也可以在进行相似度计算时进行转化，实现代码如下：

// 定义相似度计算udf
import spark.implicits._
val df1 = rescaledData
    .select($"label".alias("id1"), $"features".alias("f1"))
    .withColumn("tag",lit(1))

val df2 = rescaledData
    .select($"label".alias("id2"), $"features".alias("f2"))
    .withColumn("tag",lit(1))
    
val simTwoDoc = udf{ 
    (f1: SV, f2: SV) => calTwoDocSim(f1,f2) 
}
val df =  df1.join(df2, Seq("tag"), "inner")
    .where("id1 != id2")
    .withColumn("simscore",simTwoDoc(col("f1"), col("f2")))
    .where("simscore > 0.0")
    .select("id1","id2","simscore")
df.printSchema()
df.show(20)

其中calTwoDocSim 函数实现如下：

/**
  * @Author: GaoYangtuan
  * @Description: 自定义计算两个文本的距离
  * @Thinkgamer: 《推荐系统开发实战》作者，「搜索与推荐Wiki」公号负责人，算法工程师
  * @Param: [f1, f2]
  * @return: double
  **/
def calTwoDocSim(f1: SV, f2: SV): Double = {
    val breeze1 =new SparseVector(f1.indices,f1.values, f1.size)
    val breeze2 =new SparseVector(f2.indices,f2.values, f2.size)
    val cosineSim = breeze1.dot(breeze2) / (norm(breeze1) * norm(breeze2))
   cosineSim
}

打印结果如下：

root
 |-- id1: integer (nullable = false)
 |-- id2: integer (nullable = false)
 |-- simscore: double (nullable = false)

+---+---+------------------+
|id1|id2|          simscore|
+---+---+------------------+
|  0|  1|0.8944271909999159|
|  1|  0|0.8944271909999159|
|  1|  2|0.2856369296406274|
|  2|  1|0.2856369296406274|
+---+---+------------------+

最后进行排序和保存，代码如下：

val sortAndSlice = udf { simids: Seq[Row] =>
    simids.map{
        case Row(id2: Int,  simscore: Double) => (id2,simscore)
    }
    .sortBy(_._2)
    .reverse
    .slice(0,100)
    .map(e => e._1 + ":" + e._2.formatted("%.3f"))
    .mkString(",")
}

val result = df
    .groupBy($"id1")
    .agg(collect_list(struct($"id2", $"simscore")).as("simids"))
    .withColumn("simids", sortAndSlice(sort_array($"simids", asc = false)))

result.show(10)
result.coalesce(1).write.format("parquet").mode("overwrite").save("data/tfidf")

打印结果如下：

+---+---------------+
|id1|         simids|
+---+---------------+
|  1|0:0.894,2:0.286|
|  2|        1:0.286|
|  0|        1:0.894|
+---+---------------+

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【技术服务】，详情点击查看： https://mp.weixin.qq.com/s/PtX9ukKRBmazAWARprGIAg

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