使用词频统计组件-人工智能平台 PAI-阿里云-人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

词频统计算法是一种基本的文本分析方法，通过计算每个单词在文本中出现的次数，将文本数据转换为数值特征。这一过程生成的结果常用于特征提取阶段，为后续的自然语言处理任务，如文本分类、聚类和信息检索等提供基础数据。

算法说明

词频是指某个词在特定语料中出现的次数，用于衡量词在文本中的重要性。为统计词频，首先需对文档进行分词，即将文档内容（docContent）拆分为单独的词语。接下来，对于每个文档，按照输入顺序输出其文档ID（docId）及相关词汇数据。最后，计算每个词在指定文档中的出现次数。这一过程不仅有助于揭示文本的词汇结构，还为后续的文本分析任务提供基础数据支持，如文本分类、主题建模和信息检索等。

输入/输出

输入桩

Split Word

输出桩

组件配置

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面添加词频统计组件，并在界面右侧配置相关参数：

参数类型	参数	描述
字段设置	选择文档ID列	选择文档ID列（docId）。
字段设置	选择文档内容列	选择文档内容列（docContent）。该列中的文本内容将被用于词频统计分析，即对其进行分词并计算每个词的出现频率。
执行调优	核心数	节点数量。
执行调优	每个核心的内存	单个节点内存大小，单位为MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令配置词频统计组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见场景4：在SQL脚本组件中执行PAI命令。

pai -name doc_word_stat
    -project algo_public
    -DinputTableName=tdl_doc_test_split_word
    -DdocId=docid
    -DdocContent=content
    -DoutputTableNameMulti=doc_test_stat_multi
    -DoutputTableNameTriple=doc_test_stat_triple
    -DinputTablePartitions="region=cctv_news"
    -Dlifecycle=7

参数	是否必选	默认值	描述
inputTableName	是	无	输入表名称。
docId	是	无	标识文档ID的列名，仅可指定一列。
docContent	是	无	标识文档内容的列名，仅可指定一列。
outputTableNameMulti	是	无	输出保序词语表名。用于存储分词后的结果，其中包含文档ID列（docId）及其对应文档内容（docContent）的分词数据。各个词语按照它们在文档中出现的顺序逐一输出。
outputTableNameTriple	否	无	输出词频统计表名。用于输出文档ID列（docId）及其对应的文档内容（docContent）。
inputTablePartitions	否	选择所有分区	输入表中，参与训练的分区。系统支持以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区说明指定多个分区时，分区之间使用英文逗号（,）分隔，例如name1=value1,value2。
lifecycle	否	-1	输出表生命周期，正整数。

组件输出

输出端1：三元组输出

三元组输出包含 id、word、count 三列，分别表示编号、分词结果和对应词频。例如，词语"交配"的 count 值为 3，"。"的 count 值为 2，其余词语的 count 值为 1。
输出端2：多行输出。该输出表包含 id 和 word 两列，其中 id 为文档编号，word 为对应的分词结果。

本端口输出表按词语在文档中出现的顺序依次输出，没有统计词语的出现次数，因此同一文档中某个词语可能出现多条记录。该输出表格式主要用于兼容Word2Vec组件。