TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要性的统计方法。简单来说，TF-IDF 可以衡量一个词对于一个文档集的相对“重要程度”。

TF-IDF 的计算

TF-IDF 的计算分为两个部分：Term Frequency (TF) 和 Inverse Document Frequency (IDF)。

1. Term Frequency (TF)

Term Frequency 表示一个词语在文档中出现的频率。计算公式如下：

[ TF = \frac{词频}{文档总词数} ]

其中，词频指的是一个词语在文档中出现的次数。

2. Inverse Document Frequency (IDF)

Inverse Document Frequency 表示一个词语在整个文档集中的“稀疏度”。计算公式如下：

[ IDF = \log(\frac{文档总数}{包含该词语的文档数}) ]

IDF 的值越大，表示该词语在整个文档集中的“稀疏度”越高，即该词语越重要。

TF-IDF 的应用

TF-IDF 在文本挖掘、信息检索、文本分类等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

  • 信息检索：通过TF-IDF计算文档的相关度，从而实现高效的搜索结果排序。
  • 文本分类：将TF-IDF作为特征，训练分类模型，对文本进行分类。
  • 主题建模：通过TF-IDF分析文档的主题，从而实现主题建模。

图片示例

以下是一个使用TF-IDF的例子：

TF-IDF Example

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注意：以上内容仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。