电子商务网站 方案,wordpress api chm,excel网站做链接,电脑版网站建设合同范本TF-IDF#xff08;Term Frequency-Inverse Document Frequency#xff09;是一种用于信息检索和文本挖掘的统计方法#xff0c;用来评估一个词语对于一个文档集或一个语料库的重要程度。TF-IDF的基本思想是#xff1a;如果一个词语在某个文档中出现的次数多#xff0c;并且…TF-IDFTerm Frequency-Inverse Document Frequency是一种用于信息检索和文本挖掘的统计方法用来评估一个词语对于一个文档集或一个语料库的重要程度。TF-IDF的基本思想是如果一个词语在某个文档中出现的次数多并且在其他文档中很少出现那么该词语具有很好的区分能力适合作为关键词。
### 一、算法概述
TF-IDF由两部分组成词频TF和逆文档频率IDF。
1. **词频TF**衡量一个词语在文档中出现的频率。 - 公式\[ TF(t, d) \frac{f_{t,d}}{N_d} \] - 其中\( f_{t,d} \) 是词语 \( t \) 在文档 \( d \) 中出现的次数\( N_d \) 是文档 \( d \) 中词语的总数。
2. **逆文档频率IDF**衡量一个词语在整个语料库中出现的频率。 - 公式\[ IDF(t, D) \log \frac{N}{1 n_t} \] - 其中\( N \) 是语料库中文档的总数\( n_t \) 是包含词语 \( t \) 的文档数量。
3. **TF-IDF**词语 \( t \) 在文档 \( d \) 中的TF-IDF值。 - 公式\[ TF\text{-}IDF(t, d, D) TF(t, d) \times IDF(t, D) \]
### 二、算法步骤
1. **计算词频TF** 对于每个文档计算每个词语的词频。
2. **计算逆文档频率IDF** 对于每个词语计算其在整个语料库中的逆文档频率。
3. **计算TF-IDF** 将词频和逆文档频率相乘得到每个词语的TF-IDF值。
### 三、示例
假设我们有以下三个文档
- 文档1this is a sample - 文档2this is another example example - 文档3this example is different
#### 1. 计算词频TF
| 词语 | 文档1 (TF) | 文档2 (TF) | 文档3 (TF) | |---------|------------|------------|------------| | this | 1/4 | 1/5 | 1/4 | | is | 1/4 | 1/5 | 1/4 | | a | 1/4 | 0 | 0 | | sample | 1/4 | 0 | 0 | | another | 0 | 1/5 | 0 | | example | 0 | 2/5 | 1/4 | | different | 0 | 0 | 1/4 |
#### 2. 计算逆文档频率IDF
| 词语 | 出现的文档数 (nt) | IDF (log(3/(1 nt))) | |---------|-------------------|------------------------| | this | 3 | log(3/4) -0.125 | | is | 3 | log(3/4) -0.125 | | a | 1 | log(3/2) 0.405 | | sample | 1 | log(3/2) 0.405 | | another | 1 | log(3/2) 0.405 | | example | 2 | log(3/3) 0 | | different | 1 | log(3/2) 0.405 |
#### 3. 计算TF-IDF
| 词语 | 文档1 (TF-IDF) | 文档2 (TF-IDF) | 文档3 (TF-IDF) | |---------|----------------------------|----------------------------|----------------------------| | this | (1/4) * (-0.125) -0.031 | (1/5) * (-0.125) -0.025 | (1/4) * (-0.125) -0.031 | | is | (1/4) * (-0.125) -0.031 | (1/5) * (-0.125) -0.025 | (1/4) * (-0.125) -0.031 | | a | (1/4) * 0.405 0.101 | 0 | 0 | | sample | (1/4) * 0.405 0.101 | 0 | 0 | | another | 0 | (1/5) * 0.405 0.081 | 0 | | example | 0 | (2/5) * 0 0 | (1/4) * 0 0 | | different | 0 | 0 | (1/4) * 0.405 0.101 |
### 四、Python实现
以下是使用Python实现TF-IDF算法的代码示例
python import math from collections import Counter
# 文档集 documents [ this is a sample, this is another example example, this example is different ]
# 计算TF def compute_tf(text): tf_text Counter(text.split()) for i in tf_text: tf_text[i] tf_text[i]/float(len(text.split())) return tf_text
# 计算IDF def compute_idf(word, corpus): return math.log(len(corpus)/(1 sum([1 for doc in corpus if word in doc])))
# 计算TF-IDF def compute_tfidf(corpus): documents_list [doc.split() for doc in corpus] tfidf_docs [] for text in documents_list: tfidf {} computed_tf compute_tf( .join(text)) for word in computed_tf: tfidf[word] computed_tf[word] * compute_idf(word, corpus) tfidf_docs.append(tfidf) return tfidf_docs
# 计算并打印TF-IDF tfidf_docs compute_tfidf(documents) for i, doc in enumerate(tfidf_docs): print(f文档 {i1} 的 TF-IDF 值) for word in doc: print(f{word}: {doc[word]}) print(\n)
### 五、应用场景
TF-IDF广泛应用于以下领域
1. **信息检索**评估文档与查询词语的相关性。 2. **文本分类**用于特征提取作为分类器的输入。 3. **关键词提取**自动从文本中提取关键词。 4. **推荐系统**分析用户评论或内容提供个性化推荐。
通过TF-IDF算法能够有效地识别出文本中的重要词语从而在信息检索、文本分析和自然语言处理等领域发挥重要作用。
