22、基于Spark的高级文本处理与TF-IDF模型应用

基于Spark的高级文本处理与TF-IDF模型应用

在文本处理领域，我们常常需要对大量的文本数据进行分析和处理，以提取有价值的信息。本文将详细介绍如何使用Spark进行高级文本处理，包括文本分词、TF-IDF模型训练以及其在文档相似度计算和文本分类中的应用。

文本分词与过滤

在处理文本数据时，首先需要将文本分割成一个个的单词或标记（token），这个过程称为分词。同时，为了减少数据的噪声和维度，我们还需要对分词结果进行过滤。

1. 频率过滤
   • 我们发现语料库中存在很多只出现一次的单词，这些单词对于机器学习模型的训练来说价值不大，因为我们没有足够的训练数据来学习它们的特征。
   • 以下是过滤这些稀有单词的代码：

val rareTokens = tokenCounts.filter{ case (k, v) => v < 2 }.map {  
  case (k, v) => k }.collect.toSet
val tokenCountsFilteredAll = tokenCountsFilteredSize.filter { case  
  (k, v) => !rareTokens.contains(k) }

- 通过上述过滤操作，我们将特征维度从402,978降低到了51,801。

2. 组合