如何使用 tf-idf 选择停用词？（非英语语料库）答案

【问题标题】：How to select stop words using tf-idf? (non english corpus)如何使用 tf-idf 选择停用词？（非英语语料库）
【发布时间】：2013-05-31 10:03:47
【问题描述】：

我已经成功评估了给定语料库的tf-idf function。如何找到每个文档的停用词和最佳词？我知道给定单词和文档的低 tf-idf 意味着它不是选择该文档的好词。

【问题讨论】：

i /think/ tf-idf 将边缘化非常常见的术语（例如停用词），即使您没有将它们标记为停用词。至少这是我的理解。 SOLR 已经支持 i18n，因此它可能有多种语言的停用词列表。

标签： information-retrieval text-mining stop-words tf-idf

【解决方案1】：

停用词是那些在文档中非常常见的词，因此失去了代表性。观察这一点的最佳方法是测量一个术语出现在文档中的数量，并过滤出现在其中超过 50% 的文档，或者前 500 个或您必须调整的某种类型的阈值。

文档中最好的（更具代表性的）术语是那些具有较高 tf-idf 的术语，因为这些术语在文档中很常见，而在集合中很少见。

作为一个简短的说明，正如@Kevin 指出的那样，集合中非常常见的术语（即停用词）无论如何都会产生非常低的 tf-idf。但是，它们会改变一些计算，如果您假设它们是纯噪声，这将是错误的（根据任务，这可能不是真的）。此外，如果包含它们，您的算法会稍微慢一些。

编辑：正如@FelipeHammel 所说，您可以直接使用IDF（记住反转顺序）作为与df（成反比）成比例的度量。这对于排名目的是完全等效的，因此选择前“k”个术语。然而，不可能使用它来根据比率进行选择（例如，出现在超过 50% 的文档中的单词），尽管一个简单的阈值可以解决这个问题（即，选择 idf 低于特定值的术语） .通常，使用固定数量的术语。

我希望这会有所帮助。

【讨论】：

另外，如果他已经拥有每个术语的 IDF，他可以使用它而不是“测量一个术语出现在的文档数量”，因为两者都是“等价的”。
谨防搭配、首字母缩略词。否则，“与门”中的“与”和“美国外交政策”中的“我们”将被丢弃。早期的 IME 毯子小写往往很糟糕，并且“正确”处理大小写（/标点符号/数字）是特定于域的。

【解决方案2】：

来自“信息检索简介”一书：

tf-idf 为术语t 分配文档d 中的权重，即

当t 在少量文档中多次出现时最高（因此为这些文档提供了高辨别力）；
当term 在文档中出现的次数较少或出现在许多文档中时较低（因此提供的相关性信号不太明显）；
当term 出现在几乎所有文档中时最低。

因此tf-idf 最低的词可以被视为停用词。

【讨论】：