解析TF-IDF算法原理：关键词提取，自动摘要，文本相似度计算_tf-idf算法计算文献与关键词的匹配度

作者：小桥流水78 | 2024-06-24 17:41:37

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tf-idf算法计算文献与关键词的匹配度

Abstract：TF-IDF算法是一种常用的词频统计方法，常被用于关键词提取、文本摘要、文章相似度计算等。

1.TF-IDF的算法思路

IDF逆文档频率（Inverse Document Frequency）：大小与一个词的常见程度成反比；即给某些词分配“重要性”权重（平时比较少见而在这篇文章里多次出现的词应给予较高权重，而平时也很常见的则分配较低权重（过滤停用词））
TF X IDF = 某个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值越大，值最大的几个词即为关键词

$词频数：某个词在文章中的出现次数$

 
  
 词频率标准化，方便不同文章的比较：某个词在文章中的出现次数该文出现次数最多的词的出现次数 

 
  
 词频率标准化，方便不同文章的比较：某个词在文章中的出现次数文章的总词数 

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