深入理解TF-IDF算法：Python实现与关键词提取_python tf-idf

文本挖掘是自然语言处理的重要组成部分，而关键词提取是文本挖掘中的关键任务之一。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘技术，用于确定文本中的关键词或短语。本文将深入探讨TF-IDF算法的原理，并演示如何使用Python来实现它，以便进行关键词提取。

TF-IDF算法简要介绍

TF-IDF算法是一种用于衡量文本中词语重要性的统计方法。它基于两个主要概念：词频（TF）和逆文档频率（IDF）。TF衡量了一个词在文本中的出现频率，而IDF衡量了一个词的普遍性。TF-IDF的目标是找出在文档中频繁出现但又不是普遍性词汇的词语，从而识别关键词。

TF（词频）的计算

TF是指在文本中某个词出现的频率。它可以通过以下公式来计算：

TF = (词语在文本中出现的次数) / (文本中所有词语的总数)

IDF（逆文档频率）的计算

IDF用于衡量一个词的重要性，它的计算方式如下：

IDF = log(总文档数 / 包含该词的文档数)

TF-IDF的计算

最终的TF-IDF值可以通过将TF和IDF相乘来计算：

TF-IDF = TF * IDF

实例代码

下面是一个使用Python实现TF-IDF算法的示例代码：

import math
from