TF-IDF算法：文本挖掘中的经典权重计算利器

最新推荐文章于 2025-10-23 21:17:26 发布
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#tf-idf #算法 #其他

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一、这个算法到底解决了什么问题？

（各位同学先别急着关页面！）咱们每天面对海量文本数据时，最头疼的问题就是：如何快速找到真正有价值的信息？ 举个栗子🌰：当你在搜索引擎输入"苹果"时，系统怎么判断你是想找水果还是手机品牌？

这就是TF-IDF算法的看家本领——它像一位经验老道的图书管理员，能精准识别文档中的关键特征词。2000年初我在参与新闻分类系统开发时，就靠它实现了80%以上的分类准确率（当时可算业界领先水平）！

二、算法原理拆解（小学生都能懂版）

1. TF（词频）——存在感指数

计算公式：TF = 某个词在文档中出现的次数 / 文档总词数

举个真实案例：某手机评测文档共1000字，其中"续航"出现15次，那TF值就是0.015。但单看TF会出大问题——像"的"、"是"这些高频词会霸榜！

2. IDF（逆文档频率）——稀缺性系数

计算公式：IDF = log(总文档数 / 包含该词的文档数 + 1)

（敲黑板！！！）这个+1是为了防止除零错误。假设语料库有1万篇文档，"手机"出现在800篇中，IDF就是log(10000/800)≈2.30

3. TF-IDF = TF × IDF

通过这个乘法操作，同时考虑词语的局部重要性和全局区分度。那些在少数文档中高频出现的词，就会获得高权重！

三、手把手Python实现（含隐藏坑点）

import math
from collections import defaultdict

class TFIDF:
    def __init__(self, docs):
        self.docs = docs
        self.doc_count = len(docs)
        self
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【tf-idf 算法是一种常用于信息检索和文本挖掘的算法。它的主要思想是根据词在文本中出现的频率（tf）以及该词在整个文档集中的稀有程度（idf）来计算一个词的重要性】
王大师企业官方博客
06-15 1万+
tf-idf 算法是一种常用于信息检索和文本挖掘的算法。它的主要思想是根据词在文本中出现的频率（tf）以及该词在整个文档集中的稀有程度（idf）来计算一个词的重要性。tf 表示词频，即某个词在文档中出现的次数。idf 表示逆文档频率，其计算方式是文档集中包含该词的文档数的倒数的对数。tf-idf 算法将 tf 和 idf 相乘，得到一个词的权重。计算词频 tf：统计每个词在文档中出现的次数。计算逆文档频率 idf：确定文档集中包含每个词的文档数，然后计算其倒数的对数。
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考研小钻风
06-13 4131
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空字符
05-22 5313
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07-19 1899
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机器学习 TF-IDF方法
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10-23 752
值得注意的是，这里的第2个词并不是指在那篇文章中的第2个单词，而是在文本中所有单词中的第2个。例如，在搜索引擎中，搜索引擎可以根据用户输入的查询词，计算每个网页中这些查询词的TF-IDF值，然后根据这些值对网页进行排序，将最相关的网页排在前面。一些常用的词（如“的”，“是”，“在”等）可能在很多文档中频繁出现，但它们对文档的主题可能没有太大贡献。值得注意的是，这里的第几个词并不是指在那篇文章中的第几个，而是在文本中所有单词中的第几个。# 拟合完之后会有一串数据，表示，在第几篇中，第几个词的TF-IDF值。
TF-IDF算法
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11-19 1538
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TF-IDF
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