了解TF-IDF：一种文本分析的强大工具

了解TF-IDF：一种文本分析的强大工具

在现代信息时代，海量的文本数据充斥着我们的生活。如何有效地从这些文本数据中提取有价值的信息成为了一个关键问题。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）作为一种经典的文本分析技术，广泛应用于信息检索、文本挖掘和自然语言处理领域。本文将带您深入了解TF-IDF的原理及其应用。

什么是TF-IDF？

TF-IDF是一种用来评估一个词语对一个文件集或一个语料库中的一个文件的重要程度的统计方法。它的核心思想是：如果一个词语在一篇文章中出现的频率高，同时在其他文章中出现的频率低，那么这个词语就被认为具有很好的区分性，能够有效地代表该篇文章的内容。

TF-IDF的计算方法

TF-IDF由两个部分组成：词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。

词频（TF）

词频表示一个词语在文档中出现的频率。其计算公式为：

逆文档频率（IDF）

逆文档频率表示词语在所有文档中的普遍程度。其计算公式为：

其中，NNN 是文档集中的文档总数。

TF-IDF