1. 技术概述

当我们需要从单个或多个文本中快速识别核心概念和主题，并把握其主题和内容时，除了使用粗略的词云外，我们还可以根据一些方法提取出最能代表文本主题的关键词（通常包括关键词和短语）， 并附加每个关键词的重要性评分，从而通过更准确的量化，实现更详细、更深入的文本分析。现有的关键词抽取方法相对多样化，本文介绍了非常经典的基于TF-IDF的关键词抽取方法。

基于TF-IDF的关键词抽取方法中的TF-IDF，通常称为“词频-反文档频率”算法。TF（Term）表示词频，即一个词在它所属的文档（即文本）中出现的频率（刘金华，2021）。一般来说，在一个文档中，高频词比低频词包含更多的有效信息百度投诉可以删除下拉词吗★64xl.com霸屏下拉词，关键词搜索引擎工具，所以一个词出现的次数越多，它对文档的贡献就越大，也就是说，这个词就越是文档的关键词。DF（ ）表示文档频率关键词提取工具，即文档集中包含某个单词的文档数量（刘金华，2021）。换言之，DF 计算必须依赖于一个文档集，该文档集描述了一个单词在该文档集中出现的文档数。IDF（ ） 代表逆文档频率，它认为单词在整个文档集中出现的频率越高（即关键词提取工具，在多个文档中出现的单词越多），它们区分文档类别（或文档内容）的能力就越差，因此它们成为文档中的关键字的可能性就越小。IDF的具体计算公式如下（黄天元，2021）：

其中 N 表示达析报告中的文件数量（通常为固定值）和达析报告中包含术语一词的文档数量。 ln 是自然常数 e 的对数（大约等于 2.7183），即自然对数。从公式中可以看出，DF 与 IDF 成反比，即单词在文档中出现的次数越多，其 IDF 值就越小。

最后，综合考虑了词语频率和反向文档频率的TF-IDF，认为对区分文档最有意义的关键词是那些在当前文档中出现频率足够高，而在相关文档集中的其他文档中出现频率足够低的词语（Zong et al.， 2022）。TF-IDF的具体计算公式为TF-=×（黄天元，2021，宗成清等，2022）。其中，单词术语在当前文档中出现的频率，是该单词术语在相关文档集中的倒文档频率。综上所述，TF-IDF的最终计算方法如下：

通过计算TF-IDF，我们可以有效地过滤掉文档中词频高但词频高的非关键词，从而提取出文档中最具特色和意义的关键词。

假设我们有一组以教育为主题的文档，并且“教”、“学生”和“教师”等词在文档 A 中出现得更频繁，而在其他文档中出现频率较低，那么我们可以计算出“教”、“学生”和“教师”等词具有较大的 TF-IDF 值，并且是文档 A 的关键字。相比之下，大小写粒子“の”、“に”和“を”等词语在文档A中也频繁出现，但它们在其他文档中也频繁出现，因此可以计算出“の”、“に”和“を”等词的TF-IDF值较小，即它们不是文档A中的关键字。这样，在提取文档A的关键词时，我们可以有效地过滤掉明显不适合作为关键词的“の”、“に”、“を”等大小写粒子，从而最终提取出“教学”、“学生”、“教师”等更合理、更有意义的关键词。

2. 编程提示

在开始编程之前，需要下载字典（即“-cwj-3.1.1”）并安装软件和第三方库，其中-的全称是以前没有介绍过的，是一个简单、易用、高效、可扩展的机器学习库。该库提供了多种机器学习算法，包括一些数据预处理工具等，可以轻松实现基于 TF-IDF 的关键字提取方法。需要注意的是，安装库的命令是“pip -”，而不是“pip”。然后，有一个通常用于完成各种数据处理任务的库。

3. 基于TF-IDF的日语关键词抽取核心代码示例

引用：

1. 黄天元，2021，文本数据挖掘：基于R语言，机械工业出版社

2. 刘金华，2021，文本挖掘与实践，四川大学出版社

3. 宗成清，夏瑞，张佳军，2022，文本数据挖掘，第2版，清华大学出版社