机械小模型

引言：近期的人工智能项目中，涉及到抽取小范围时间内的相似文本的需求，故小编应V粉们请求，运用java语言编写以下小程序，在此分享。

把文本转化成数学模型，通过数学方法处理文本的先决条件，此过程称为文本特征抽取。其中，向量作为一种基本的数学模型，是文本特征抽取的一种常见方法。

文本的向量空间模型（VSM)

向量空间模型中将文本表达为一个向量，看作向量空间中的一个点。

词权重

句子中的每个词在决定句子的含义时贡献度并不相同，表明每个词的权重不同，例如：

· * 重要的词：世界杯、国足

· * 不重要的词：球迷、亚洲杯

词权重：反映每个词的重要性的度量。那么如何计算权重呢?下面由小编向大家介绍注明的TF/IDF计算方法。

TF-IDF与余弦相似性

首先，让我们从一个实例开始：假如现在有一篇文章《假如国足获得世界杯冠军》，我们准备用计算机提取它的关键词，这个问题涉及到文本处理、数据挖掘、信息检索等多个领域，但是这是一个非常简单的经典算法。找到出现次数最多的词，是一个最容易考虑到的想法，如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。

其次，我们进行"词频"（缩写为TF）统计。出现次数最多的词是"的"、"是"、"在"这一类最常用的词。它们叫做"停用词"，表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。假设我们把它们都过滤掉了，只考虑剩下的有实际意义的词。问题又随即出现，"国足"、"世界杯"、"冠军"这三个词的出现次数一样多。是否意味着，作为关键词，它们的重要性是一样的？显然不是。因为"国足"是很常见的词，相对而言，"冠军"和"世界杯"不那么常见。如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多，有理由认为，"冠军"和"世界杯"的重要程度要大于"国足"，也就是说，在关键词排序上面，"冠军"和"足球"应该排在"中国"的前面。

最后，我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见，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，表明它正是我们所需要的关键词。

用统计学语言表达，即在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重，较常见的词（"中国"）给予较小的权重，较少见的词（"冠军"、"世界杯"）给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"（IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。

伪码如下：

计算余弦夹角：

计算结果：

通过以上实验，我们由此判断，文章越相似，阀值越高。

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