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深入理解 TF-IDF 算法:Python 实现与关键词提取
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
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星际编程喵
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