TF-IDF
零：寒暄寒暄
昨天看了一天的CNN，结果被深度学习的深度给深深地深刻地深埋了（是叹服了），今天想换换脑子，去综结一下之前学习的《数学之美》里面介绍的算法和数学，下一篇再搞几篇深度学习的学习笔记。
一：TF-IDF简介
这个是用来提取文章或者网页关键字的算法，我们每一篇文章或者，都是有核心讨论主题，因此如何提取器关键内容的词汇呢？
当然你可以说出非常多的方法，但是这里有个非常简单的数学算法，不用特别复杂和高深即理论，一般的学过高中数学的人都能明白的，就是此文的主题，TF-IDF。它是一种计算词语频率和文章占比的综合考虑的算法，是有两个概念组成的。
下面的描述中，假如我们要计算某个长篇文章《中国的核武器研究发展》。一般标题就是包含有文章的关键字信息的。那么具体怎么获取呢？
对他先切分词语，[“中国”，“的”，“核武器”，“研究”，“发展”]。
二： 深入浅出
我们想找到一个文章的主题关键词，那么就去数一数这个文章哪个词出现的频率最高的词语呗，如果这个词在文章是关键词，那么他出现的频率（Term Frequency，缩写为TF）一定很高，看似没啥问题哈。
其实问题就来了，那么这个文章里面的“的”，“是”，“也”，“在”，这类的虚词出现的频率绝对的概率绝对是相当高的，但是这类的虚词又基本上没啥用，因此将这类词词语列入黑名单，叫做终止词，遇到这类的虚词，直接跳过，不考虑他称为关键词的可能性，嗯，我们进一步缩小了关键词的范围。但是呢，如果将“的”，特意的括起来，整体做个词语还是有意义的，因为这篇文章可能是解释的这次字含义的。
好了，我们的关键词列表只剩下[“中国”，“核武器”，“研究”，“发展”]，
但是问题又来了，万一这篇文章出现的这几个词语的频率是一样的，那么哪个才是主要的核心词汇呢？他们的重要性肯定是不一样的，怎么区分呢，就我们的常识，这篇文章肯定的主题是 “核武器”，其他三个词汇，在很多文章都是可以看得到的，比如《中国经济发展》，《中国体育发展》，《中国的崛起》，《密码学研究发展》等等等。因此，我们潜意识的思维里，会自动把 “核武器” 作为核心词汇，其他三个词语的重要性要低于 “核武器”。
人脑是是怎么做到的呢？潜意识里，在我们的信息量里面，我们所涉及的声音，视频，文字等海量信息，涉及 “核武器” 的信息是很不寻常的，不常见的，因此往往能越小的缩小我们的认识范围，以及缩小信息的联想和搜索范围。而citation三个词汇 [“中国”，“研究”，“发展”] ，就是因为太寻常了，很多专业和方向的文章都会涉及这些，因此我们的搜索量太大，无法较为准确定位。
因此 “核武器” 的是非常不寻常的词汇，重要性肯定高于其他词汇。
所以，顺势得出，我们需要一个重要性调整系数，衡量一个词是不是常见词。如果某个词在海量信息里比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。这样似乎没啥大毛病了哈。
换句话说呢，除了知道词语出现频率，确实是能反应一些重要程度，但是还需要给这个值乘以一个权重，给“最常见的”词语分配一个非常小的权重，给“比较常见的”词语分配一个略小的权重，给“最不常见的”词语分配一个非常大的权重，这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。，这样一来，我们就能直接体现词语对于文章的关键程度了。哎呀，很符合我们的尝试。
从数学的角度来讲，我们计算某个词语的词频TF，再计算它的权重IDF，二者相乘，即可作为该词语至于文档的重要性衡量指标。越大，则说明重要性越大。
三：具体数学计算。
好了，我们现在给出了数学计算过程，二者想乘即可得到某个词语对于某篇文章的重要程度，因此，将这边文章所有的词语都做TF-IDF计算，从大到小排序，既可以得到这篇文档的关键词组。
