gensim TFIFD 模型补充——关于normalize参数_tfidf.model参数

问题发现

上一篇在这里：gensim进阶：TFIDF模型训练以及查找具体词汇的tfidf值_tfidfmodel-CSDN博客文章浏览阅读3.8k次，点赞4次，收藏24次。经过整整一天的不懈奋斗，我终于破解了gensim的语料导入！首先把完整的训练模型和保存的代码放上：from gensim import modelsfrom gensim import corporafrom gensim.models import TfidfModelwith open("文件.txt","r"，encoding='utf-8') as f: txts = eval(f.read()) # 用eval()把字符串化的列表还原为列表dictionary = _tfidfmodelhttps://blog.csdn.net/weixin_51143561/article/details/122541859?spm=1001.2014.3001.5502训练模型时设置参数为normalize=False，查询tfidf值也是通过doc_name, id和tf进行曲折的查询。

这一次我又拿新的数据训练了一个模型，虽然注意到了normalize的参数，但这次并没有设置参数，因为官方文档中就没有参数。将每个文档的词语的tfidf值导出来之后，发现竟然每个词语的tfidf值都是1，这可惊掉我的下巴了，毕竟之前可没有这个问题。思来想去觉得就是这个参数的问题。

模型对比

于是我多训练了一个normalize=False的模型作为对比，果然这次输出的tfidf值就是正确的了。如何确定tfidf值是正确的？我找了两个文档中同一个词语的 tf 值和 tfidf值，交叉检验：

两个文本中“不断”的idf除下来，相等，证明了tfidf值的准确性。

分析

normalize参数究竟意味着什么？看了gensim的官方文档，得知normalize=True的话，会进行Normalize document vectors to unit euclidean length（将文档向量归一化到单位欧式长度，也就是把文档向量转换为单位向量）。熟悉机器学习的朋友可以想到，这么做是为了消除文档长度的影响，因为长文档自然会有更多的terms，TF就会更高。

参考Standford NLP中相似文档查询的章节：Dot productsDot productshttps://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/dot-products-1.html#sec:inner

 总结

设置normalize=True，能查询归一化的tfidf值，代码如下。如此设置适用于相似词和相似文档的查询。

text = [[]]
dictionary = Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
tf_idf_model_n = TfidfModel(corpus, normalize=False)
 
# 输出整个corpus的tfidf值（注：不能得到每个文档的词语tfidf）
tfidf_value = list(tfidf_model_n[corpus])
print(tfidf_value)

设置normalize=False，还是按照tf和id进行查询，详见我之前的博文。如此设置适用于想要获得原始TFIDF值。

word_tf_tdf = list(tfidf_model[[(int(str(id)), int(str(tf)))]])