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使用Python的sklearn库实现TF-IDF算法
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征提取方法,用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中的一个文档的重要性。在本文中,我们将使用Python的sklearn库来实现TF-IDF算法。
首先,我们需要安装sklearn库。可以使用pip命令进行安装:
pip install scikit-learn
安装完成后,我们可以开始编写代码。
首先,导入所需的库和模块:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
接下来,我们需要准备一些文本数据用于演示。我们将创建一个包含多个文档的列表,每个文档都是一个字符串。在实际应用中,这些文档可以是从文件中读取的文本数据。
documents = [
"这是第一个文档",
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