elasticsearch 评分算法TF-IDF-马育民老师

# 介绍

在 Lucene 6.0 之前，ES 使用 TF-IDF 作为默认评分算法。
>现在主要依赖 **BM25 算法**（Lucene 6.0+ 及 ES 对应版本默认），同时支持自定义评分逻辑。

TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种用于评估**关键词在文档集中重要性**的统计方法，广泛应用于信息检索（如搜索引擎）、文本挖掘、自然语言处理等领域。其核心思想是：**一个词对文档的重要性，与它在该文档中出现的频率成正比，与它在整个文档集中出现的频率成反比**。

### 应用场景

1. **搜索引擎排序**：计算查询词与网页的相关性，TF-IDF 高的网页排名更靠前。  
2. **文本分类/聚类**：将文本转换为 TF-IDF 向量，用向量相似度（如余弦距离）判断文本相关性。  
3. **关键词提取**：从文档中筛选 TF-IDF 权重高的词作为核心关键词（如论文摘要的关键词提取）。

# TF-IDF 公式

TF-IDF 由两部分组成：**词频（TF）** 和**逆文档频率（IDF）**，最终通过两者的乘积计算关键词的权重。

**定义**：关键词 `t` 在文档 `d` 中的最终权重，为 TF 和 IDF 的乘积。

**公式**：

```plaintext
TF-IDF(t, d) = TF(t, d) × IDF(t)
```

**含义**：

- 若一个词在某文档中频繁出现（高 TF），且在整个文档集中很少出现（高 IDF），则其 TF-IDF 权重高，说明该词对该文档的主题有很强的代表性。

# TF(t, d) 解释

词频（TF，Term Frequency）

**定义**：某个关键词 `t` 在当前文档 `d` 中出现的频率。  
**作用**：衡量关键词在单篇文档中的“重要性”——出现次数越多，可能越能代表文档主题（但需结合 IDF 修正）。

**计算公式**：  
```plaintext
TF(t, d) = 关键词 t 在文档 d 中出现的次数 / 文档 d 中所有词的总次数
```  
（也可简化为“出现次数”，无需除以总次数，具体视场景而定）

**示例**：  
文档 `d` 内容：`"猫是一种可爱的动物，猫喜欢吃鱼"`  
- 总词数：7（“猫”“是”“一种”“可爱的”“动物”“喜欢”“吃鱼”）  
- “猫”出现次数：2 → `TF(猫, d) = 2/7 ≈ 0.286`

# IDF(t)解释

逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency）

**定义**：衡量关键词 `t` 在整个文档集（或语料库）中的“稀有度”。  
**作用**：抑制常见词（如“的”“是”等停用词）的权重，突出稀有词的重要性——一个词在越少的文档中出现，其区分不同文档的能力越强。

**计算公式**：

```plaintext
IDF(t) = log( N / ( df(t) + 1) )
```

- `N`：文档集中所有文档的总数。  
- `df(t)`（Document Frequency）：包含关键词 `t` 的文档数量。  
- 分母加 1 是为了避免 `df(t)=0` 时（即没有文档包含 `t`）出现除以 0 的错误（此时 `IDF(t) = log(N/1) = logN`）。

**注意：**如果所有的文档都包含该关键词，那么对数结果是 **负数**，可以将公式优化，如：`log((N+1)/(df(t)+1))）`

## 为什么使用对数（log）

在 IDF（逆文档频率）的计算公式中，引入对数（log）主要是为了**平衡词的区分度对权重的影响**，避免因文档集规模过大导致 IDF 值膨胀，同时让 IDF 符合“边际效益递减”的直观逻辑。具体原因如下：

#### 1. 抑制 IDF 值的增长幅度，避免数值过大
IDF 的核心逻辑是：**一个词在越少的文档中出现（即 `df(t)` 越小），其区分度越高，权重应越大**。  
原始未加 log 的逻辑可表示为：  
`IDF(t) ∝ N / df(t)`（`N` 是总文档数，`df(t)` 是含词 `t` 的文档数）

但这个比例关系存在问题：当 `N` 很大（如百万级文档）且 `df(t)` 很小时（如 1），`N/df(t)` 会非常大（如 100 万），导致 IDF 值过大，在后续计算（如 TF-IDF 乘积）中会过度放大该词的权重，掩盖其他词的影响。

而对数函数（如自然对数 `ln` 或常用对数 `log10`）是**单调递增但增长速率逐渐放缓的函数**，能有效“压缩”大数值的范围。例如：  
- 当 `N/df(t) = 10` 时，`log(10) ≈ 2.3`（自然对数）  
- 当 `N/df(t) = 100` 时，`log(100) ≈ 4.6`（仅为前者的 2 倍，而非 10 倍）  
- 当 `N/df(t) = 1000` 时，`log(1000) ≈ 6.9`（增长幅度进一步缩小）

通过 log 转换，IDF 值的增长会随 `N/df(t)` 的增大而逐渐平缓，避免了数值膨胀对整体权重的过度影响。

#### 2. 符合“区分度边际效益递减”的直觉
从语义上看，一个词的区分度提升带来的“价值”是边际递减的：  
- 从“在 1000 篇文档中出现”到“在 100 篇文档中出现”，区分度提升显著，IDF 应明显增大；  
- 从“在 10 篇文档中出现”到“在 1 篇文档中出现”，区分度提升同样显著，但幅度不应比前者大 10 倍（实际仅差一个数量级）。

对数函数恰好能体现这种特性：`log(N/df(t))` 的差值随 `df(t)` 减小而增大，但增速放缓，符合人类对“区分度价值”的直觉判断。

#### 3. 数学上便于累加和比较
在信息检索中，文档与查询的相关性通常是**多个词的 IDF 加权和**（如 TF-IDF 总和）。对数函数的一个重要性质是：  
`log(a) + log(b) = log(a×b)`

这使得多词的 IDF 组合可以转换为对数内的乘积运算，在数学上更便于处理和优化。同时，log 转换后的值域更集中（通常在 0~10 之间，取决于文档集规模），方便不同词的 IDF 进行比较和加权。

#### 4. 与信息论中的“信息量”概念一致
在信息论中，一个事件的“信息量”（自信息）定义为 `-log(P(x))`，其中 `P(x)` 是事件发生的概率。概率越小的事件（如稀有词出现），信息量越大。

IDF 的本质是衡量一个词的“稀有度带来的信息量”，`df(t)/N` 可视为“随机选一篇文档包含词 `t`”的概率，因此：  
`IDF(t) = log(N/df(t)) = log(1/(df(t)/N)) = -log(df(t)/N)`

这与信息论中“稀有事件信息量更大”的定义完全一致，使 IDF 具备了坚实的理论基础。

#### 总结
IDF 中使用 log 的核心目的是：

1. **压缩数值范围**，避免因文档集规模导致 IDF 值膨胀；  
2. **体现边际效益递减**，符合区分度价值的直觉；  
3. **便于数学运算**（累加、比较）；  
4. **契合信息论的信息量定义**，使公式更具理论合理性。

这也是为什么几乎所有基于 IDF 的算法（如 TF-IDF、BM25）都会采用对数转换的原因。

### 示例

假设文档集有 1000 篇文档（`N=1000`）：

- 关键词“猫”出现在 10 篇文档中（`df(t)=10`）→ `IDF(猫) = log(1000/(10+1)) ≈ log(90.9) ≈ 1.96`  
- 关键词“的”出现在 900 篇文档中（`df(t)=900`）→ `IDF(的) = log(1000/(900+1)) ≈ log(1.11) ≈ 0.045`  
可见，“猫”的 IDF 远高于“的”，说明“猫”是更有区分度的关键词。

# TF-IDF 的计算示例

假设文档集有 3 篇文档（`N=3`）：

- 文档 1：`"机器学习是人工智能的一个分支，机器学习的核心是算法"`  
- 文档 2：`"人工智能包含机器学习、深度学习等分支，人工智能正在快速发展"`  
- 文档 3：`"深度学习是机器学习的一个子领域，深度学习依赖大数据"`

### 步骤 1：分词并计算 TF
以关键词“机器学习”为例：  
- 文档 1 中“机器学习”出现 2 次，总词数 10 → `TF(机器学习, 文档1) = 2/10 = 0.2`  
- 文档 2 中“机器学习”出现 1 次，总词数 11 → `TF(机器学习, 文档2) = 1/11 ≈ 0.09`  
- 文档 3 中“机器学习”出现 1 次，总词数 9 → `TF(机器学习, 文档3) = 1/9 ≈ 0.11`

### 步骤 2：计算 IDF
“机器学习”出现在文档 1、2、3 中 → `df(t) = 3`  
`IDF(机器学习) = log(3/(3+1)) = log(0.75) ≈ -0.125`（注：此处为简化计算，实际中可能用自然对数或调整公式避免负数，如 `log((N+1)/(df(t)+1))`）

### 步骤 3：计算 TF-IDF 权重
- 文档 1：`0.2 × (-0.125) ≈ -0.025`（示例中因 IDF 为负，实际场景会优化公式避免负权重）  
- 文档 2：`0.09 × (-0.125) ≈ -0.011`  
- 文档 3：`0.11 × (-0.125) ≈ -0.014`

# 优缺点

### 优点

- 简单直观，计算效率高，适合大规模文本处理。  
- 能有效抑制常见词，突出稀有词的重要性。

### 缺点：

**缺陷**：TF 随词频无限增长（例如，词频 100 的得分是词频 1 的 100 倍），容易导致“关键词堆砌”的文档排名过高，因此被 BM25 替代。

- **忽略词的语义和上下文**：例如“苹果（水果）”和“苹果（公司）”被视为同一词，无法区分歧义。  
- **对文档长度敏感**：长文档可能包含更多关键词，导致 TF 偏高。  
- **未考虑词的位置**：标题中的词与正文中的词权重相同，而实际标题更重要。

# 改进与扩展

为弥补 TF-IDF 的不足，实际应用中常结合以下优化：

- **词频修正**：用 `log(1 + TF)` 替代原始 TF，避免词频过高导致权重膨胀（如 Lucene 早期做法）。  
- **加入停用词表**：预先过滤“的”“是”等无意义词，减少计算量。  
- **结合词向量（Word2Vec、BERT 等）**：通过语义向量弥补 TF-IDF 语义缺失的问题。

# 总结

TF-IDF 是一种经典的文本特征提取方法，核心通过“词频”和“逆文档频率”的平衡，量化关键词对文档的重要性。尽管存在语义不足等缺陷，但其简单高效的特性使其至今仍被广泛应用，也是理解更复杂文本处理算法（如 BM25、词向量模型）的基础。

原文出处：/show_1GW26NycS9Vy.html