目的

给定一个或多个搜索词,如“高血压 患者”,从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。

理论知识

文本检索(text retrieve)的常用策略是:用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序,选取前n个,就像百度搜索一样。
显然,ranking function是决定检索效果最重要的因素,本文选用了在实际应用中效果很好的BM25。BM25其实只用到了一些基础的统计和文本处理的方法,没有很高深的算法。

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上图是BM25的公式,对于一个搜索q和所有文本,计算每一篇文本d的权重。整个公式其实是TF-IDF的改进:

第一项c(w,q)就是搜索q中词w的词频

第三项是词w的逆文档频率,M是所有文本的个数,df(w)是出现词w的文本个数

中间的第二项是关键,实质是词w的TF值的变换,c(w,d)是词w在文本d中的词频。首先是一个TF Transformation,目的是防止某个词的词频过大,经过下图中公式的约束,词频的上限为k+1,不会无限制的增长。例如,一个词在文本中的词频无论是50还是100,都说明文本与这个词有关,但相关度不可能是两倍关系。

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上图的公式分母中的k还乘了一个系数,目的是归一化文本长度。归一化公式中,b是[0,1]之间的常数,avdl是平均文本长度,d是文本d的长度。显然,d比平均值大,则normalizer大于1,代入BM25最终的权重变小,反之亦然。

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python实现

下面通过一个例子来实现根据BM25来进行文本检索。现在从网上爬下来了几十篇健康相关的文章,部分如下图所示。模拟输入搜索词,如“高血压 患者 药物”,搜素最相关的文章。

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python的实现用到了gensim库,其中的BM25实现的源码如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#
# Licensed under the GNU LGPL v2.1 - http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html

import math
from six import iteritems
from six.moves import xrange


# BM25 parameters.
PARAM_K1 = 1.5
PARAM_B = 0.75
EPSILON = 0.25


class BM25(object):

    def __init__(self, corpus):
        self.corpus_size = len(corpus)
        self.avgdl = sum(map(lambda x: float(len(x)), corpus)) / self.corpus_size
        self.corpus = corpus
        self.f = []
        self.df = {}
        self.idf = {}
        self.initialize()

    def initialize(self):
        for document in self.corpus:
            frequencies = {}
            for word in document:
                if word not in frequencies:
                    frequencies[word] = 0
                frequencies[word] += 1
            self.f.append(frequencies)

            for word, freq in iteritems(frequencies):
                if word not in self.df:
                    self.df[word] = 0
                self.df[word] += 1

        for word, freq in iteritems(self.df):
            self.idf[word] = math.log(self.corpus_size - freq + 0.5) - math.log(freq + 0.5)

    def get_score(self, document, index, average_idf):
        score = 0
        for word in document:
            if word not in self.f[index]:
                continue
            idf = self.idf[word] if self.idf[word] >= 0 else EPSILON * average_idf
            score += (idf * self.f[index][word] * (PARAM_K1 + 1)
                      / (self.f[index][word] + PARAM_K1 * (1 - PARAM_B + PARAM_B * self.corpus_size / self.avgdl)))
        return score

    def get_scores(self, document, average_idf):
        scores = []
        for index in xrange(self.corpus_size):
            score = self.get_score(document, index, average_idf)
            scores.append(score)
        return scores


def get_bm25_weights(corpus):
    bm25 = BM25(corpus)
    average_idf = sum(map(lambda k: float(bm25.idf[k]), bm25.idf.keys())) / len(bm25.idf.keys())

    weights = []
    for doc in corpus:
        scores = bm25.get_scores(doc, average_idf)
        weights.append(scores)

    return weights

gensim中代码写得很清楚,我们可以直接利用。

import jieba.posseg as pseg
import codecs
from gensim import corpora
from gensim.summarization import bm25
import os
import re

构建停用词表

stop_words = '/Users/yiiyuanliu/Desktop/nlp/demo/stop_words.txt'
stopwords = codecs.open(stop_words,'r',encoding='utf8').readlines()
stopwords = [ w.strip() for w in stopwords ]

结巴分词后的停用词性 [标点符号、连词、助词、副词、介词、时语素、‘的’、数词、方位词、代词]

stop_flag = ['x', 'c', 'u','d', 'p', 't', 'uj', 'm', 'f', 'r']

对一篇文章分词、去停用词

def tokenization(filename):
    result = []
    with open(filename, 'r') as f:
        text = f.read()
        words = pseg.cut(text)
    for word, flag in words:
        if flag not in stop_flag and word not in stopwords:
            result.append(word)
    return result

对目录下的所有文本进行预处理,构建字典

corpus = [];
dirname = '/Users/yiiyuanliu/Desktop/nlp/demo/articles'
filenames = []
for root,dirs,files in os.walk(dirname):
    for f in files:
        if re.match(ur'[\u4e00-\u9fa5]*.txt', f.decode('utf-8')):
            corpus.append(tokenization(f))
            filenames.append(f)
    
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
print len(dictionary)
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/1q/5404x10d3k76q2wqys68pzkh0000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.328 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.

建立词袋模型
打印了第一篇文本按词频排序的前5个词

doc_vectors = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]
vec1 = doc_vectors[0]
vec1_sorted = sorted(vec1, key=lambda (x,y) : y, reverse=True)
print len(vec1_sorted)
for term, freq in vec1_sorted[:5]:
    print dictionary[term]

用gensim建立BM25模型bm25Model = bm25.BM25(corpus)
根据gensim源码,计算平均逆文档频率
average_idf = sum(map(lambda k: float(bm25Model.idf[k]), bm25Model.idf.keys())) / len(bm25Model.idf.keys())
假设用户输入了搜索词“高血压 患者 药物”,利用BM25模型计算所有文本与搜索词的相关性

query_str = '高血压 患者 药物'
query = []
for word in query_str.strip().split():
    query.append(word.decode('utf-8'))
scores = bm25Model.get_scores(query,average_idf)
# scores.sort(reverse=True)
print scores
[4.722034069722618, 4.5579610648148625, 2.859958016641194, 3.388613898734133, 4.6281563584251995, 4.730042214103296, 1.447106736835707, 2.595169814422283, 2.894213473671414, 2.952010252059601, 3.987044912721877, 2.426869660460219, 1.1583806884161147, 0, 3.242214688067997, 3.6729065940310752, 3.025338037306947, 1.57823130047124, 2.6054874252518214, 3.4606547596124635, 1.1583806884161147, 2.412854586446401, 1.7354863870557247, 1.447106736835707, 3.571235274862516, 2.6054874252518214, 2.695780408029825, 2.3167613768322295, 4.0309963518837595, 0, 2.894213473671414, 3.306255023356817, 3.587349029341776, 3.4401107112269824, 3.983307351035947, 0, 4.508767501123564, 3.6289862140766926, 3.6253442838304633, 4.248297326100691, 3.025338037306947, 3.602635199166345, 3.4960329155028464, 3.3547048399034876, 1.57823130047124, 4.148340973502125, 1.1583806884161147]

idx = scores.index(max(scores))
print idx

5
找到最相关的文本

fname = filenames[idx]
print fname
with open(fname,'r') as f:
    print f.read()

高血压的重要治疗方式之一,就是口服降压药。对于不少刚刚被确诊的“高血压新手”来说,下面这些关于用药的事情,是必须知道的。

  1. 贵的药,真的比便宜的药好用吗?
    事实上,降压药物的化学机构和作用机制不一样。每一种降压药,其降压机理和适应人群都不一样。只要适合自己的病情和身体状况,就是好药。因此,不存在“贵重降压药一定比便宜的降压药好使”这一说法。

  2. 能不吃药就不吃药,靠身体调节血压,这种想法对吗?
    这种想法很幼稚。其实,高血压是典型的,应该尽早服药的疾病。如果服药太迟,高血压对重要脏器持续形成伤害,会让我们的身体受很大打击。所以,高血压患者尽早服药,是对身体的最好的保护。

  3. 降压药是不是得吃一辈子?
    对于这个问题,中医和西医有着不同的认识。西医认为,降压药服用之后不应该停用,以免血压形成波动,造成对身体的进一步伤害。中医则认为,通过适当的运动和饮食调节,早期的部分高血压患者,可以在服药之后的某段时间里停药。总之,处理这一问题的时候,我们还是要根据自己的情况而定。对于高血压前期,或者轻度高血压的人来说,在生活方式调节能够让血压稳定的情况下,可以考虑停药,采取非药物疗法。对于中度或者重度的高血压患者来说,就不能这么做了。

  4. 降压药是不是要早晨服用?
    一般来说,长效的降压药物,都是在早晨服用的。但是,我们也可以根据高血压患者的波动情况,适当改变服药时间。

  5. 降压药是不是一旦服用就不能轻易更换?
    高血压病人一旦服用了某种降压药物,就不要轻易更换。只要能维持血压在正常范围而且稳定,就不用换药。只有在原有药物不能起到控制作用的时候,再考虑更换服药方案。对于新发高血压病人来说,长效降压药若要达到稳定的降压效果,往往需要4到6周或者更长时间。如果经过4到6周也实现不了好的控制效果,可以考虑加第二种药物来联合降压,不必盲目换药。
    参考资料:

作者:lyy0905
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來源:简书
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