Инкрементальный IDF (обратная частота документов)

В приложении для интеллектуального анализа текста одним простым подходом является использование эвристики для создания векторов в виде компактных разреженных представлений документов. Это хорошо для настройки пакета, когда весь корпус известен априори, так как для требуется весь корпус $tf-idf$ $idf$

i d f (t) = \log \frac{| D |}{| {d : t \in d} |}

$\mathrm{idf}(t) = \log \frac{|D|}{|\{d: t \in d\}|}$

где - термин, - документ, - корпус документа, а (не показан) - словарь. $t$ $d$ $D$ $T$

Однако, как правило, новые документы поступают со временем. Один из вариантов - продолжать использовать существующий до пор, пока не будет получено определенное количество новых документов, и пересчитать его. Однако это кажется довольно неэффективным. Кто-нибудь знает схему постепенного обновления, которая (возможно, приблизительно) сходится к значению, если все данные были просмотрены заранее? Или, в качестве альтернативы, есть другая мера, которая отражает то же понятие, но может быть вычислена поэтапно? $idf$

Существует также связанный с этим вопрос о том, остается ли хорошей мерой с течением времени. Поскольку idf охватывает понятие частоты слов в корпусе, вполне возможно, что более старые документы в корпусе (скажем, например, что мой корпус включает в себя более 100 лет журнальных статей), поскольку частоты разных слов меняются со временем. В этом случае может быть целесообразно выбрасывать старые документы, когда приходят новые, по сути, используя скользящее окно . Можно что при вычислении новых векторов можно также сохранить все предыдущие векторы , а затем, если мы хотим получить документы, скажем, 1920–1930 гг., Мы можем использовать рассчитанный по документам в этом диапазоне дат. Имеет ли этот подход смысл? $idf$ $idf$ $idf$ $idf$

Edit: Существует отдельный , но связанный с этим вопрос о словаре . Со временем появятся новые словарные термины, которых раньше не было, поэтомунужно будет расти, и, следовательно, длина вектора . Кажется, что это не будет проблемой, так как нули могут быть добавлены к старым векторам . $T$ $|T|$ $idf$ $idf$

time-series text-mining TDC
источник

глупый вопрос: это проблема хранить знаменатель для каждого т? Как влияет соотношение | t | к | д | как выглядит (в общем)?

Штеффен

Извините, может быть, уравнение не совсем понятно - - это обратная частота документа для термина t, а не в момент времени . Таким образом, в момент времени вас будет вектор длиныт.е. размер словаря (который также может измениться). Я внесу соответствующие изменения.

i d f (t)

$idf(t)$

t

$t$

t

$t$

| T |

$|T|$

TDC

Я понял уравнение. Мой вопрос был следующим: если сохранение словаря не проблема, то вместо: | T | IDFs один магазины | T | знаменатели (уравнения) + количество документов. Инкрементное обновление не проблема, и IDF рассчитывается на лету. У меня такое чувство, что я что-то упустил.

Штеффен

Таким образом, вы имеете в виду что-то вроде, учитывая новый документ , если у нас есть значение , мы просто добавляем его к знаменателю для

d^{*}

$d^*$

d : t \in d

${d:t \in d}$

t : t \in d^{*}

${t:t \in d^*}$

tdc

точно. Если это возможно?

Штеффен

Хорошо, спасибо Штеффену за полезные комментарии. Я думаю, что ответ довольно прост в конце. По его словам, все, что нам нужно сделать, это сохранить текущий знаменатель (назовите его ): $z$

$z(t) = |\{d:t\in d\}|$

Теперь, учитывая новый документ , мы обновляем знаменатель просто: $d^*$

$z^*(t) = z(t) + \left\{ \begin{array}{ll} 1 & \mbox{if}\; {t\in d^*} \\ 0 & \mbox{otherwise} \end{array} \right.$

Затем мы должны были бы пересчитать на основе нового вектора . $tf-idf$ $idf$

Аналогично, чтобы удалить старый документ, мы уменьшаем числитель аналогичным образом.

Это делает означает , что мы должны либо хранить весь матрицу, а также матрицы (удвоение требования к памяти), или мы должны вычислить оценку при необходимости (увеличение вычислительных затрат). Я не вижу никакого способа обойти это. $tf$ $tf-idf$ $tf-idf$

Во второй части вопроса, эволюции векторов течением времени, кажется, что мы можем использовать описанный выше метод и сохранить набор «ориентирных» векторов (знаменателей) для разных диапазонов дат (или, возможно, подмножеств содержимого) , Конечно, - это плотный вектор длины словаря, поэтому его хранение будет занимать много памяти; однако это, вероятно, предпочтительнее, чем пересчет векторов когда это необходимо (что снова потребовало бы сохранения матрицы или вместо ). $idf$ $z$ $z$ $idf$ $tf$

TDC
источник

Инкрементальный IDF (обратная частота документов)

Ответы: