tf-idf的原理及计算_怎么只输出tfidf值较大的数据

tf:term frequency

idf;inverse document frequency

TF=某个词在文章中出现的次数/文章的总次数

或

TF=某个词在文章中出现的次数/该问出现次数最多的词出现的次数

IDF=log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数+1))

TF-IDF=TF*IDF

方法1：基于gensim的计算

from gensim.models import TfidfModel
from pprint import pprint
from gensim.corpora import Dictionary
 
data_set = [["tag1","tag2","tag3"],["tag2","tag2","tag3"],["tag1","tag4","tag3"]]
dct = Dictionary(data_set)
corpus = [dct.doc2bow(line) for line in data_set]
pprint(corpus)
model = TfidfModel(corpus)
model[corpus[0]]
 
[(0, 0.7071067811865476), (1, 0.7071067811865476)]

方法2：基于scikit-learn的tfidf

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vec = TfidfVectorizer()
# stop words自定义停用词表，为列表List类型
# token_pattern过滤规则，正则表达式，如r"(?u)bw+b
# max_df=0.5，代表一个单词在 50% 的文档中都出现过了，那么它只携带了非常少的信息，因此就不作为分词统计
documents = [
    'this is the bayes document',
    'this is the second second document',
    'and the third one',
    'is this the document'
]
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(documents)
# 拟合模型，并返回文本矩阵  表示了每个单词在每个文档中的 TF-IDF 值
print('输出每个单词在每个文档中的 TF-IDF 值，向量里的顺序是按照词语的 id 顺序来的:', '\n', tfidf_matrix.toarray())
print('不重复的词:', tfidf_vec.get_feature_names())
print('输出每个单词对应的 id 值:', tfidf_vec.vocabulary_)
print('返回idf值:', tfidf_vec.idf_)
print('返回停用词表:', tfidf_vec.stop_words_)

参考：TF-IDF 原理与实现 - 知乎 

TF-IDF介绍及相关代码实现 - 简书