本文正在参加【NLP】入门（四）：TF-IDF（代码篇） 结尾处，博主曾留下疑问：除了搜索匹配之外，TF-IDF 还能干些什么有意思的事情呢？

不知道大家思考的如何，接下来且听博主分析；

拓展

$TF-IDF$ 其实就是一种将 词语重要程度 转换成 向量 的文档展示方式，那么在这些向量中， 必定会有主导型元素，而这些元素其实就是这篇文档中很重要的关键词了。

下面的功能就是给前三篇文档挑两个关键词:

def get_keywords(n=2):
    for c in range(3):
        # 选取第 c 篇文章的 tf_idf 值
        col = tf_idf[:, c]
        # 返回 tf_idf 值最大的前 n 个索引
        idx = np.argsort(col)[-n:]
        print("doc{}, top{} keywords {}".format(c, n, [i2v[i] for i in idx]))

当然，我们也可以将矩阵可视化，便于给读者更加直观的感受：

另外，如果 $IDF$ 是所有文档的全局信息，那么带有不同属性的文档集群可能拥有不同性质的 $IDF$ 分布。 比如在混合了金融领域的文档和普通文档的数据量中， 这会是个大而全的 $IDF$，任意一个金融的词都可能对金融类搜索很重要， 因为它可以将金融文档和其他类型的文档有效区分开。但是如果我数据库中只有金融的文档， 想要更精准的搜索，这个大而全的 $IDF$ 就不适合了，那么我需要一个带有金融属性的 $IDF$ 表来优化对金融子领域的搜索。 这也是 $IDF$ 比较重要的应用方式之一。

当然，一个完善的搜索引擎不仅仅只有类似 $TF-IDF$ 的算法，还有很多其他环节。从一个 query（搜索问句）开始，包含了很多 query 预处理部分，比如分词，敏感词过滤，纠错，拼音识别，查询改写，查询补全等等。再通过各种的召回策略，比如 TF-IDF/ElasticSearch 召回，得到候选答案，最后再做一些业务层面的过滤处理，才能到达你的搜索结果展示框里。所以看似一个小小的搜索引擎，实际上要包含很多大的工程项目。

问题

用 $TF-IDF$ 来表示文档，然后可以用来做搜索和提取关键词。 可是在代码中存在一个机制，会引发 内存占用大 的问题。

$TF-IDF$ 是一张二维表，分别代表文章索引和单词索引。文章量是可以无限增大的，单词量的增长也是很恐怖的。那么随着这两个维度的增长， 我们的内存总有一天会扛不住。好在我们可以利用一个节约内存的技术，叫做 Sparse Matrix，稀疏矩阵，它只会存储有内容的值，而忽略无内容的值。 在这张巨大的二维表中，肯定每篇文章不一定会提及到所有词汇，这些不提及的词汇，我们当然可以不用存储。

用 Skearn 模块的 Sparse Matrix 功能，能更快速，有效地计算和存储海量的数据。

导入 sklearn 包：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

然后就能计算文档中的 $TF-IDF$ 了，像上篇博文 【NLP】入门（四）：TF-IDF（代码篇） 中 IDF 计算一样，也可以使用下面的 vectorizer._idf 来提取，用来给新的数据使用。

vectorizer = TfidfVectorizer()
tf_idf = vectorizer.fit_transform(docs)
print("idf: ", [(n, idf) for idf, n in zip(vectorizer.idf_, vectorizer.get_feature_names())])
print("v2i: ", vectorizer.vocabulary_)

得到 $TF-IDF$ 矩阵结果：

这时，我们就可以利用 $TF-IDF$ 进行查找匹配了：

q = "I get a coffee cup"
qtf_idf = vectorizer.transform([q])
res = cosine_similarity(tf_idf, qtf_idf)
res = res.ravel().argsort()[-3:]
print("ntop 3 docs for '{}':n{}".format(q, [docs[i] for i in res[::-1]]))

后记

以上就是 【NLP】入门（五）：TF-IDF（拓展篇） 的全部内容了。

希望本篇博文对大家有所帮助！

📝 上篇精讲：【NLP】入门（四）：TF-IDF（代码篇）

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