AI产品经理必修——揭开算法的面纱（TF-IDF）

CARRIE 2023-07-23 15:38:49

我们都知道，人工智能产品由数据、算力、算法三部分组成。作为一名传统行业的产品经理，数据和算力好歹看词汇能够知其一，唯独这个高高在上的算法让人伤透了脑筋。自从个人入门AI产品经理以来，在网络上搜索了大量的学习资料，却始终知其云不知其所以云，算法就一定是晦涩难懂的吗？

我想说，NO！让我们一起来揭开算法神秘的面纱。

什么是算法？

算法就是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

简单理解，算法和红烧鲫鱼的处理流程很类似，如下图：

产品经理，产品经理网站

计算机算法，是用计算机解决问题的方法、步骤。解决不同的问题，需要不同的算法。

具体理解什么是算法，一个非常典型的例子，排序就是一个很经典的算法，杂乱无章的数字堆在一起，我们要一从大到小给它排列出来。然后，我们会规定一个过程，让这串数据进去，然后整齐从大到小的出来，这就是一个算法。

我们可以如何做呢？

有无数种方法，最简单的让每个数据从左到右与旁边数据比较，每次遇到比自己大的，就右移一格，遇到不如自己的，就不动。这样下来，然后那个小的继续比较，这样最小的那个就沉到最后，这样再对剩下的数处理，往复循环，就可以从小到大的出来。

当然我们可以发明无数过程实现这个东西，比如插入法，堆排序等。但是万变不离其综的是，一个可以自动实现的过程，每一步按照一定规则行进，得到一个我们想要的结果。我们可以看到算法是把人的逻辑过程给自动化了。

介绍一种信息检索中最常用的算法——TF-IDF

在信息检索中，TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种统计方法，用以评估一个单词在一个文档集合或语料库中的重要程度。经常被用作信息检索、文本挖掘以及用户模型的权重因素。tf-idf的值会随着单词在文档中出现的次数的增加而增大，也会随着单词在语料库中出现的次数的增多而减小。TF-IDF是如今最流行的词频加权方案之一。

TF-IDF的各种改进版本，经常被搜索引擎用作在给定用户查询时，对文档的相关性进行评分和排序的主要工具。TF-IDF可以成功地用于各种主题字段的停用词过滤，包括文本摘要和分类。

典型应用场景：如何针对某个查询，找到最相关的网页？

（1）什么是TF？

需要根据网页的长度，对关键词的次数进行归一化，也就是用关键词的次数除以网页的总字数。我们把这个商称为“关键词的频率”，或者“单文本词频”（TF：Term Frequency）。

短语“原子能的应用”可以分成三个关键词：原子能，的，应用。

例如，某个网页上一共有1000个词，其中“原子能”、“的”和“应用”分别出现了2次、35次和5次，那么它们的词频就分别是0.002、0.035 和0.005。将这三个数相加，其和0.042就是相应网页和查询“原子能的应用”的“单文本词频”。

（2）什么是IDF？

假定一个关键词w在D_W个网页中出现过，那么D_W越大，w的权重越小，反之亦然。在信息检索中，这个权重称为“逆文本频率指数”（IDF：Inverse Document Frequency）。

这个概率解释得更通俗一点：

一个词预测主题的能力越强，权重越大，反之，权重越小。
停止词的权重为零。

比如，假定中文网页数是D=10亿。停止词“的”在所有网页中都出现，即D_W=10亿，那么它的IDF=log（10亿/10亿）=log（1）=0 ；假如“原子能”在200万个网页中出现，即D_W=200万，那么它的IDF=log（200万/10亿）=log（500）=8.96 ；假如通用词“应用”在5亿个网页中出现，即D_W=5亿，那么它的IDF=log（5亿/10亿）=log（2）=1 . 0.01792。

（3）什么是TF-IDF？

上述相关性的计算公式就由词频的简单求和变成了加权求和，即：TF1·IDF1 + TF2·IDF2 + …… + TF_n·IDF_n

从以上计算公式便可以看出，某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。

在上面的例子中，该网页和“原子能的应用”的相关性为0.0161，其中“原子能”贡献了0.0126，而“应用”只贡献了0.0035.这个比例和我们的直觉就比较一致了。

通过大量网页的计算，我们就可以把相关性最高的网页作为检索结果呈现给用户，这就是最直接的评分和排序的应用了。

怎么样，是不是很简单？是不是很神奇？