用python实现一个完整的TF-IWF算法。 要求:输入输出标注明确;输入为已分词后的txt文档,输出保存为txt文档或xlsx文档;输出词汇名称及权重;注释详细清晰;用注释说明TF-IWF算法的公式。
时间: 2024-03-05 17:48:36 浏览: 23
好的,我会尽力回答你的问题。首先,TF-IWF算法是一种用于文本挖掘中特征选择的算法。它基于词频-逆文档频率(TF-IDF)算法,但是在计算逆文档频率(IDF)时,引入了信息增益(IG)的概念,从而更好地反映了词语在文本中的重要性。
下面是实现TF-IWF算法的Python代码:
```python
import math
from collections import Counter
# 读取文本文件,并将文本转换为单词列表
def get_words(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
words = text.split()
return words
# 计算单词的词频
def term_frequency(word_list):
tf_dict = Counter(word_list)
for word in tf_dict:
tf_dict[word] /= len(word_list)
return tf_dict
# 计算单词的逆文档频率
def inverse_document_frequency(word_list, word_dict):
idf_dict = {}
for word in word_dict:
count = sum(1 for doc_words in word_list if word in doc_words)
idf_dict[word] = math.log(len(word_list) / count)
return idf_dict
# 计算单词的信息增益
def information_gain(word_list, word_dict):
ig_dict = {}
for word in word_dict:
n11 = sum(1 for doc_words in word_list if word in doc_words)
n10 = sum(1 for doc_words in word_list if word not in doc_words)
n01 = sum(1 for doc_words in word_list if word_dict[word] not in doc_words)
n00 = sum(1 for doc_words in word_list if word_dict[word] not in doc_words and word not in doc_words)
n = n11 + n10 + n01 + n00
ig_dict[word] = n11/n * math.log(n*n11/((n11+n10)*(n11+n01)))
return ig_dict
# 计算单词的TF-IWF值
def tf_iwf(word_list, tf_dict, idf_dict, ig_dict):
tf_iwf_dict = {}
for word in tf_dict:
tf_iwf_dict[word] = tf_dict[word] * idf_dict[word] * ig_dict[word]
return tf_iwf_dict
# 将TF-IWF值保存到文件中
def save_tf_iwf(tf_iwf_dict, file_path):
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
for word, value in tf_iwf_dict.items():
f.write(word + '\t' + str(value) + '\n')
```
上述代码中,`get_words()`函数用于读取文本文件并将其转换为单词列表。`term_frequency()`函数计算单词的词频,`inverse_document_frequency()`函数计算单词的逆文档频率,`information_gain()`函数计算单词的信息增益,`tf_iwf()`函数计算单词的TF-IWF值。`save_tf_iwf()`函数将TF-IWF值保存到文件中。
下面是一个使用示例:
```python
# 读取文本文件并将其转换为单词列表
word_list = []
for file_path in ['doc1.txt', 'doc2.txt', 'doc3.txt']:
word_list.append(get_words(file_path))
# 计算单词的词频、逆文档频率和信息增益
all_words = set(word for doc_words in word_list for word in doc_words)
tf_dict = term_frequency(word_list[0])
idf_dict = inverse_document_frequency(word_list, all_words)
ig_dict = information_gain(word_list, all_words)
# 计算单词的TF-IWF值
tf_iwf_dict = tf_iwf(word_list[0], tf_dict, idf_dict, ig_dict)
# 将TF-IWF值保存到文件中
save_tf_iwf(tf_iwf_dict, 'tf_iwf.txt')
```
这个示例假设有三个文本文件`doc1.txt`、`doc2.txt`和`doc3.txt`,并将它们转换为单词列表。然后计算所有单词的词频、逆文档频率和信息增益,并使用它们计算单词的TF-IWF值。最后将TF-IWF值保存到`tf_iwf.txt`文件中。
需要注意的是,本例只是一个简单的示例,实际应用中可能需要对输入输出进行更细致的处理。