Python实现TF-IDF算法_python tf-idf

Python实现TF-IDF算法

TF-IDF算法是一种常用的文本分析算法，可以用于在大量文本中挖掘关键词并计算它们的重要程度。本文将介绍如何使用Python实现TF-IDF算法，并附上完整源代码。

TF-IDF算法原理

TF-IDF算法基于两个统计学概念：词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）。

词频指的是某个词在当前文档中出现的次数。而逆文档频率则衡量了一个词的普遍程度，如果一个词在许多文档中出现，则其逆文档频率将很低。

具体来说，假设我们有一个包含N篇文档的语料库，某个词w在其中出现M次。那么该词在第i篇文档中的重要性可以通过以下公式计算：

TF-IDF(w, i) = TF(w, i) * IDF(w)

其中TF(w, i)表示词w在文档i中的词频(Term Frequency)，即w在文档i中出现的次数除以文档i中总的单词数。而IDF(w)则是逆文档频率(Inverse Document Frequency)，其计算公式如下：

IDF(w) = log(N / (1 + DF(w)))

其中N为文档总数，DF(w)为包含词w的文档数量。可以看到，当一个词在越多的文档中出现时，其IDF值越小，即其重要性越低。

Python实现TF-IDF算法

我们将使用Python中的sklearn库来计算TF-IDF值。为此需要先安装该库，可以使用pip命令进行安装：

pip install -U scikit-learn

接着，我们从sklearn库中导入TfidfVectorizer类，该类可以用于将文本转换为TF-IDF向量。

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