推重标签算法 |第 2 组(实施)

算法介绍

推重标签算法是一种常用的文本分类算法，它通过计算标签的权重来确定文本所属的标签。该算法基于余弦相似度，并利用了TF-IDF算法计算每个标签的权重。

在该算法中，首先将文本进行预处理，将文本转换为词袋模型。然后，通过计算每个词在文本中的出现频率以及在整个语料库中的出现频率，得到每个词的TF-IDF值。最后，对每个标签中的词语按照TF-IDF值进行加权求和，得到标签的权重。如果文本的某个标签权重超过了一定的阈值，则将该标签作为文本的分类结果。

程序实现

以下是该算法的Python实现代码片段:

import math

def cosine_similarity(a, b):
    """
    计算余弦相似度
    :param a: 向量a
    :param b: 向量b
    :return: 余弦相似度
    """
    dot_product = 0.0
    norm_a = 0.0
    norm_b = 0.0
    for i in range(len(a)):
        dot_product += a[i] * b[i]
        norm_a += a[i] ** 2
        norm_b += b[i] ** 2
    if norm_a == 0.0 or norm_b == 0.0:
        return 0
    else:
        return dot_product / ((norm_a * norm_b) ** 0.5)

def calculate_tfidf(word, doc_list):
    """
    计算TF-IDF值
    :param word: 关键词
    :param doc_list: 文档列表
    :return: TF-IDF值
    """
    word_count = 0
    for doc in doc_list:
        if word in doc:
            word_count += 1
    tf = word_count / len(doc_list)
    idf = math.log(len(doc_list) / (word_count + 1))
    return tf * idf

def calculate_label_weight(label_words, doc_list):
    """
    计算标签权重
    :param label_words: 标签词列表
    :param doc_list: 文档列表
    :return: 标签权重
    """
    weights = []
    for word in label_words:
        weights.append(calculate_tfidf(word, doc_list))
    return weights

def classify_text(text, label_list, label_words_list, label_threshold):
    """
    对文本进行分类
    :param text: 待分类文本
    :param label_list: 标签列表
    :param label_words_list: 标签词列表
    :param label_threshold: 标签权重阈值
    :return: 分类结果
    """
    doc_list = [text.split()]
    label_weights_list = []
    for label_words in label_words_list:
        label_weights = calculate_label_weight(label_words, doc_list)
        label_weights_list.append(label_weights)
    max_weight = -1
    max_label = ''
    for i in range(len(label_list)):
        label = label_list[i]
        label_weight = sum(label_weights_list[i])
        if label_weight > max_weight:
            max_weight = label_weight
            max_label = label
    if max_weight >= label_threshold:
        return max_label
    else:
        return None

以上代码中，cosine_similarity函数用于计算余弦相似度，calculate_tfidf函数用于计算TF-IDF值，calculate_label_weight函数用于计算标签权重，classify_text函数用于对文本进行分类。其中，label_list为标签列表，label_words_list为标签词列表（每个元素为一个列表，包含了每个标签对应的词语），label_threshold为标签权重阈值。返回值为分类结果，如果无法分类，则返回None。

总结

推重标签算法是一种简单而有效的文本分类算法，它能够将文本分类到多个标签中，并且能够根据标签的权重来识别文本所属的标签。该算法在实际应用中广泛使用，例如新闻分类、电商商品分类等。