文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它可以帮助我们将文本数据按照一定的规则进行分类。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本分类方法，它能够有效地评估一个词对于一个文本集合中一个文本的重要程度。

什么是 TF-IDF？

TF-IDF 是一种统计方法，用以评估一个词对于一个文本集合中的一个文本的重要程度。它通过计算词频（TF）和逆文档频率（IDF）来得到一个词的权重。

  • 词频（TF）：一个词在文档中出现的频率。
  • 逆文档频率（IDF）：一个词在整个文档集合中出现的频率的倒数。

TF-IDF 的计算

TF-IDF 的计算公式如下：

$$ TF-IDF = TF \times IDF $$

其中：

  • TF = 词频（Term Frequency）
  • IDF = 逆文档频率（Inverse Document Frequency）

TF-IDF 的应用

TF-IDF 在文本分类、信息检索、文本聚类等领域都有广泛的应用。

示例：使用 TF-IDF 进行文本分类

假设我们有一个包含多个文档的集合，我们需要将这些文档分类为“科技”或“非科技”。

  1. 首先，我们需要计算每个词的 TF-IDF 值。
  2. 然后，我们将每个文档的词的 TF-IDF 值相加，得到一个文档的 TF-IDF 总和。
  3. 最后，我们将每个文档的 TF-IDF 总和与一个阈值进行比较，如果大于阈值，则将该文档分类为“科技”，否则分类为“非科技”。

参考资料

想要了解更多关于 TF-IDF 的信息，可以阅读以下文章：

TF-IDF