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在搜索引擎查询或网站检索时,关键词搜索是评估相关性的基础。然而,如何有效提取关键词并评估其相关性,仍然是一个技术难点。在传统的TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法中,我们可以更好地理解文档中关键词的重要性。
TF(Term Frequency)表示词语在当前文本中的出现频率,计算公式为:
[ TF = \frac{\text{词语在文本中的出现次数}}{\text{文本总词数}} ]
IDF(Inverse Document Frequency)则衡量词语在整个语料库中的普遍性,计算公式为:
[ IDF = \log\left(\frac{\text{语料库总文档数}}{\text{词语在相应文档中的出现文档数}}\right) ]
综合TF和IDF得出每个词语的TF-IDF得分,得分越高,词语越为关键词。
在PostgreSQL中,我们可以通过以下步骤来计算关键词的IDF:
首先,建立一个文档表doc,存储文档ID和内容:
CREATE TABLE doc ( id SERIAL PRIMARY KEY, info TEXT);
然后,使用ts_config配置分词,计算每个文本的关键词频率和相关性:
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION pg_catalog.englishADD SCHEME my_config USING english_stem;
使用ts_debug函数来统计每个词在整个文档集合中的出现次数:
SELECT token, log((SELECT count FROM ts_debug('my_config', 'hello')) / (SELECT count FROM ts_debug('my_config', 'world'))) AS idfFROM ts_debug('my_config', 'hello i am bill'); 针对每个文档,计算其关键词的出现频率:
SELECT id, (SELECT count FROM ts_stat('select to_tsvector(info) from doc where id='||id)) as word_countFROM doc; 通过计算每个词的TF-IDF得分,评估其在文档中的重要性。得分越高,词语越为关键词。
以下是PostgreSQL中一个实际的TF-IDF计算示例:
WITH t1 AS ( SELECT count(*) as cnt FROM doc),t2 AS ( SELECT id, alias, token, log(t1.cnt / COUNT(token FROM ts_debug('my_config', info))) as idf FROM ts_debug('my_config', info) GROUP BY id, alias, token, t1.cnt)SELECT token, alias, idfFROM t2GROUP BY token, alias; 通过以上查询,我们可以得到每个词在文档中的IDF得分,并进一步评估其相关性。
在实际应用中,关键词提取应考虑以下因素:
通过以上方法,我们可以在PostgreSQL中有效地提取文档中的关键词,并评估其相关性,从而提升搜索引擎的检索效果。
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