TF - IDF算法面试与工作常见问题全解析

在自然语言处理领域，TF - IDF算法是一个基础且重要的概念。无论是在求职面试还是在实际工作中，都经常会遇到与TF - IDF相关的问题。以下是一些常见的问题及其详细解答：

一、基本概念类问题

1. 什么是TF - IDF算法？

TF - IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）是一种用于衡量一个词在一段文本中“重要”程度的算法。它由词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）两部分组成。

• TF表示一个词在当前文本中的出现频率，通常采用归一化词频，即词的出现次数除以文本总词数，这样可以避免长文本由于词数多而产生的统计偏差。
• IDF表示一个词在整个语料库中的稀有程度，其核心思想是一个词在越多的文档中出现，说明它越可能是通用词，重要性越低；反之，出现越少，重要性越高。

2. TF和IDF各自的作用是什么？

• TF（词频）的作用：TF主要衡量一个词在当前文本中的“局部重要性”。例如，在一篇关于“机器学习”的文章中，“机器学习”这个词的TF值较高，表明它在这篇文章中出现频繁，对文章内容有一定的代表性。
• IDF（逆文档频率）的作用：IDF主要用于抑制通用词，放大稀有词的权重。例如，“的”“是”“在”等通用词在很多文档中都会高频出现，它们的IDF值较低，从而在整体计算中其重要性被抑制；而像“量子计算”等专业术语在少数文档中出现，IDF值较高，更能体现其对相关文档主题的重要性。

二、公式推导类问题

1. 写出TF - IDF算法的公式及其推导过程？

• 公式
  • 词频（TF）的公式：$\text{TF}(t,d)=\frac{\text{词}t\text{在文档}d\text{中出现的次数}}{\text{文档}d\text{的总词数}}$。
  • 逆文档频率（IDF）的公式：$\text{IDF}(t,D)=\log (\frac{}{\text{包含词}t\text{的文档数}{n}_t+1}$