解析TF-IDF算法原理：关键词提取，自动摘要，文本相似度计算

TF-IDF算法解析：关键词提取与文本相似度
最新推荐文章于 2025-09-30 13:36:53 发布
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#TF-IDF

本文详细介绍了TF-IDF算法的基本思想，用于文本相似度计算和自动摘要。通过计算余弦相似度，确定文本之间的关联性，并在自动摘要中找出关键信息。同时探讨了TF-IDF的局限性和改善方法。 
Abstract：TF-IDF算法是一种常用的词频统计方法，常被用于关键词提取、文本摘要、文章相似度计算等。


1.TF-IDF的算法思路

  • TF词频（Text Frequency）：统计出现次数最多的词

  • IDF逆文档频率（Inverse Document Frequency）：大小与一个词的常见程度成反比；即给某些词分配“重要性”权重（平时比较少见而在这篇文章里多次出现的词应给予较高权重，而平时也很常见的则分配较低权重（过滤停用词））

  • TF X IDF = 某个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值越大，值最大的几个词即为关键词

    词频数：某个词在文章中的出现次数
词频率标准化，方便不同文章的比较：某个词在文章中的出现次数该文出现次数最多的词的出现次数
词频率标准化，方便不同文章的比较：某个词在文章中的出现次数文章的总词数
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自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：关键词提取与TF-IDF
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基于TF-IDF算法抽取文章关键词
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