大数据之路【第十二篇】：数据挖掘--NLP文本相似度

一、词频----tf

• 假设：如果一个词很重要，应该会在文章中多次出现

• 词频——tf（term frequency）：一个词在文章中出现的次数

• 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，叫做停用词（stop words）

• 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词

• 过滤掉停用词后就一定能接近问题么？

• 进一步调整假设：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词

二、反文档频率----idf

• 在词频的基础上，赋予每一个词的权重，进一步体现该词的重要性，

• 最常见的词（“的”、“是”、“在”）给予最小的权重

• 较常见的词（“国内”、“中国”、“报道”）给予较小的权重

• 较少见的词（“养殖”、“维基”）

• 将tf和idf进行相乘，就得到了一个词的tf-idf值，某个词对文章重要性越高，该值越大，于是排在前面的几个词，就是这篇文章的关键词。

计算步骤

 

 

 

三、lcs定义

• 最长公共子序列（longest common subsequence）
• 一个序列s任意删除若干个字符得到的新序列t，则t叫做s的子序列
• 两个序列x和y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为x和y的最长公共子序列
    – 字符串12455与245576的最长公共子序列为2455
    – 字符串acdfg与adfc的最长公共子序列为adf
• 注意区别最长公共子串（longest common substring）
   – 最长公共子串要求连接 

四、lcs作用

• 求两个序列中最长的公共子序列算法
    –   生物学家常利用该算法进行基金序列比对，以推测序列的结构、功能和演化过程。
• 描述两段文字之间的“相似度”
    –   辨别抄袭，对一段文字进行修改之后，计算改动前后文字的最长公共子序列，将除此子序列
外的部分提取出来，该方法判断修改的部分

五、求解---暴力穷举法

• 假定字符串x，y的长度分别为m，n；

• x的一个子序列即下标序列{1,2，……，m}严格递增子序列，因此，x共有2^m 个不同子序列；同理，y有2^n 个不同子序列;

• 穷举搜索法时间复杂度o(2 ^m ∗ 2^n );

• 对x的每一个子序列，检查它是否也是y的子序列，从而确定它是否为x和y的公共子序列，并且在检查过程中选出最长的公共子序列;

• 复杂度高，不可用！

六、求解---动态规划法

• 字符串x，长度为m，从1开始数；

• 字符串y，长度为n，从1开始数；

• x i =<x 1 ，……，x i >即x序列的前i个字符（1<=i<=m）(x i 计作“字符串x的i前缀”)

• y i =<y 1 ，……，y i >即y序列的前i个字符（1<=j<=n）(y j 计作“字符串y的j前缀”)

• lcs(x,y)为字符串x和y的最长公共子序列，即为z=<z 1 ，……，z k >

• 如果x m = y n （最后一个字符相同），则：x ? 与y n 的最长公共子序列z k 的最后一个字符必定为x m (= y n )

• zk= x m = y n

七、lcs总结分析

 

• 属于动态规划问题！

 

 

八、数据结构----二维数组

• 使用二维数组c[m,n]
• c[i,j]记录序列x i 和y j 的最长公共子序列的长度
– 当i=0或j=0时，空虚了是x i 和y j 的最长公共子序列，故c[i,j]=0

 

 

 例子：

• x =<a, b, c, b, d, a, b>
• y=<b, d, c, a, b, a>

 

 

 

 mr_lcs mapreduce

##map.py

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/python

import sys

def cal_lcs_sim(first_str, second_str):
    len_vv = [[0] * 50] * 50

    first_str = unicode(first_str, "utf-8", errors='ignore')
    second_str = unicode(second_str, "utf-8", errors='ignore')

    len_1 = len(first_str.strip())
    len_2 = len(second_str.strip())

    #for a in first_str:
        #word = a.encode('utf-8')

    for i in range(1, len_1 + 1):
        for j in range(1, len_2 + 1):
            if first_str[i - 1] == second_str[j - 1]:
                len_vv[i][j] = 1 + len_vv[i - 1][j - 1]
            else:
                len_vv[i][j] = max(len_vv[i - 1][j], len_vv[i][j - 1])

    return float(float(len_vv[len_1][len_2] * 2) / float(len_1 + len_2))


for line in sys.stdin:
    ss = line.strip().split('\t')
    if len(ss) != 2:
        continue
    first_str = ss[0].strip()
    second_str = ss[1].strip()

    sim_score = cal_lcs_sim(first_str, second_str)
    print '\t'.join([first_str, second_str, str(sim_score)])

#run.sh

hadoop_cmd="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop"
stream_jar_path="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"

input_file_path_1="/lcs_input.data"
output_path="/lcs_output"

$hadoop_cmd fs -rmr -skiptrash $output_path

# step 1.
$hadoop_cmd jar $stream_jar_path \
    -input $input_file_path_1 \
    -output $output_path \
    -mapper "python map.py" \
    -jobconf "mapred.reduce.tasks=0" \
    -jobconf  "mapred.job.name=mr_lcs" \
    -file ./map.py

 

mr_tfidf mapreduce

 

 

##red.py
#!/usr/bin/python

import sys
import math

current_word = none
count_pool = []
sum = 0

docs_cnt = 508

for line in sys.stdin:
    ss = line.strip().split('\t')
    if len(ss) != 2:
        continue

    word, val = ss

    if current_word == none:
        current_word = word

    if current_word != word:
        for count in count_pool:
            sum += count
        idf_score = math.log(float(docs_cnt) / (float(sum) + 1))
        print "%s\t%s" % (current_word, idf_score)

        current_word = word
        count_pool = []
        sum = 0

    count_pool.append(int(val))


for count in count_pool:
    sum += count
idf_score = math.log(float(docs_cnt) / (float(sum) + 1))
print "%s\t%s" % (current_word, idf_score)

 

##run.sh

hadoop_cmd="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop"
stream_jar_path="/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar"

input_file_path_1="/tfidf_input.data"
output_path="/tfidf_output"

$hadoop_cmd fs -rmr -skiptrash $output_path

# step 1.
$hadoop_cmd jar $stream_jar_path \
    -input $input_file_path_1 \
    -output $output_path \
    -mapper "python map.py" \
    -reducer "python red.py" \
    -file ./map.py \
    -file ./red.py