在线编程题-计算文本的 TFIDF值

最新推荐文章于 2025-06-24 03:05:58 发布
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分类专栏： 笔试 算法
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这道编程题目要求计算文本的TFIDF值，以衡量词汇区分文件的能力。TF-IDF值由词频(IF)和逆向文件频率(IDF)相乘得出。解题关键在于使用map统计字符在各文件中的出现次数和文件总数，注意同一行内多次出现的字符只计一次。通过公式计算并输出结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

题目 ：求出文本的TFIDF 

  TFIDF = TF * IDF （TFIDF值越大，说明该词可以很好的区分文件，预测主题能力越强）

  IF(词频) =  （该词在文件中出现的次数）/（文件总的词数）
  IDF（逆向文件频率） = log2[（总文件数）/(该词出现的文件数目)];

  

  输入：2              //代表总的文件数

              s,t           //每一行代表一个文件

              s,f


输出 ：0.00，0.50        //输出保留两位小数，中间用逗号隔开

            0.00，0.

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[python] 使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值
杨秀璋的专栏
08-08 8万+
在文本聚类、文本分类或者比较两个文档相似程度过程中，可能会涉及到TF-IDF值的计算。这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具：scikit-learn。文章包括：一.Scikit-learn概念 1.概念知识 2.安装软件； 二.TF-IDF基础知识 1.TF-IDF 2.举例介绍； 三.TF-IDF调用两个方法 1.CountVectorizer 2.TfidfTransformer 3.示例 希望文章对你有所帮助~
TFIDF实例及讲解
Love-Coding
07-10 6170
其中右边的term count是一个词在一句话中的出现次数，其中example出现3次，不是在所有文档中出现3次，是在这句话中3次，term count就是统计后的，右图两句话实际应该是 this is a a sample this is another another example example example...
TFIDF练习
weixin_30888027的博客
09-10 303
直接上代码吧： 1 """ 2 测试Demo 3 """ 4 import lightgbm as lgb 5 import numpy as np 6 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 7 from sklearn.feature_extraction.text impo...
TFIDF案例
zoe_ranxiaosu的博客
03-06 1940
TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）是一种用于咨询检索与咨询探勘的常用加权技术。 --TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降 --TF-IDF加权的各...
tf-idf实例一
WangYouJin321的博客
01-15 852
#!/usr/bin/env python -- coding:utf-8 -- import nltk import math import jieba import string from nltk.corpus import stopwords from collections import Counter from nltk.stem.porter import * from sklear...
中文文本自动摘要
AI天才研究院
08-08 1708
中文文本自动摘要（Chinese Text AutoSummary）技术已成为自然语言处理领域的一项重要研究热点。它可以帮助用户快速、准确地获取大量文档的关键信息，提升搜索结果的质量和效率。《中文文本自动摘要》是由华中科技大学、微软亚洲研究院、中国信息通信研究院等单位联合主办，通过机器学习和深度学习技术，结合了多种策略，能够生成高度准确的文本摘要。抽取式摘要抽取：指从文档中找出具有代表性的句子，并按重要程度进行排序。生成式摘要生成：指根据输入的文档及其关键句，生成一段简短的摘要。
TF-IDF算法在文本挖掘中的应用：原理、实现与案例
最新发布
专注搜索引擎技术
06-24 531
本文旨在帮助读者全面理解TF-IDF算法，包括其数学原理、实现方法和实际应用。我们将覆盖从基础概念到实际编程实现的全过程，并通过具体案例展示其应用价值。首先介绍TF-IDF的基本概念和原理然后深入讲解其数学表示和计算过程接着通过Python代码展示具体实现最后探讨实际应用和未来发展方向: 词频，表示某个词在文档中出现的频率: 逆文档频率，衡量词在整个文档集合中的重要性文本挖掘: 从非结构化文本中提取有价值信息的过程TF(词频): 衡量词在单个文档中的重要性IDF(逆文档频率)
python jieba 文本相似度_文本相似度分析（基于jieba和gensim）
weixin_39648430的博客
12-17 2657
##基础概念本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行，文本分词语料库制作算法训练结果预测分析过程主要用两个包来实现jieba，gensimjieba:主要实现分词过程gensim：进行语料库制作和算法训练##结巴(jieba)分词在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库...
2020美赛C题赛后总结之——文本预处理Pyhotn编程代码
C_P_J_M的博客
03-10 2230
1.背景介绍 美赛C题涉及到文本处理之间的工作，笔者学艺不精，广为搜罗了很多代码加以完善改进，封装成一个个的函数，这些函数都很有针对性，主要应用于文本预处理包括，排序、分词、获取语料库、去标点、统计词频、特征提取、词性还原、去停用词等。 2.任务分析 为了更好地了解代码，我们首先来认识一下数据集的格式。 文中涉及三个数据集microwave.tsv,hair_dryer.tsv, pacifier...
TF-IDF基本概念以及例题
qq_40177015的博客
03-08 5378
TF-IDF基本概念 作用：提取文本关键词；计算查询内容与不同文本的相关程度等。 TF（Term Frequency）：词频。也就是，如果一个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。 IDF（Inverse Document Frequency）：逆文档频率。说人话，也就是出现频率高的词可能是一些过于常用的词，例如“的”，“是”，“我”，如果仅仅根据TF来作为衡量指标，那么结果会没有意义，所以我们需要设定IDF这个指标，它的大小与一个词的常见程度成反比。 TF-IDF：词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个值
离线文章画像计算--Tfidf计算
weixin_43894652的博客
01-19 1436
得到了两个少量文章测试的模型，以这两个模型为例子查看结果，所有不同的词。两个模型训练需要很久，所以在这里我们上传已经训练好的模型到指定路径。后续计算tfidf画像需要使用，避免放入内存中占用过多，持久化使用。获取两个模型相关参数，将所有的关键字对应的idf值和索引保存。模型计算得出N篇文章的TFIDF值，IDF索引结果合并得到词。想要用TFIDF进行计算，需要训练一个模型保存结果。2.4.2.3 计算N篇文章数据的TFIDF值。对于词频处理之后的结果进行计算。2.4.2.1 目的。2.4.2.3 实现。
详细的tfidf构建过程实例（转）
09-23 233
详细的tfidf构建过程实例（转） 详细的tfidf构建过程实例（转） - ancruna的专栏 - 博客频道 - youkuaiyun.com 详细的tfidf构建过程实例（转） 分类： 算法 2011-04-21 17:31 162人阅读 评论(0) 收藏 举报文...
TF-IDF计算
weixin_44023658的博客
08-05 1036
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，互联网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果
TF-IDF的计算
sphinxrascal168的博客
09-07 601
目录 1 简介 2 原理 3 举例 ▪ 例1 ▪ 例2 4 应用 5 理论假设 6 模型概率 简介 编辑 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评...
Spark机器学习：TF-IDF实例讲解
Javis486的专栏
10-11 1万+
测试数据源：20 Newsgroups (http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/)，其中包含20个领域的新闻，此次我们使用20news-bydate-train作为测试数据，其结构如下 Spark Task: 对多篇文章提取其特征关键字以备检索、分类使用(关键字视为一个单词) 输入内容文件格式 (article_id，content.
TF-IDF入门与实例
lawenliu的专栏
11-16 2072
我们对文档分析的时候，通常需要提取关键词，中文分词可以使用jieba分词，英文通过空格和特殊字符分割即可。那么分割之后是不是出现频率越高这些词就能越好代表这篇文章描述的内容呢？答案是否定的，比如英文中常见的词a、an等，中文中常见的“的”、“你”等等。有一些词可以通过过滤stop Word词表去掉，但是对于领域文档分析就会遇到更复杂的情况，比如需要把100份文档分到不同的领域，提取每个领域的关键词...
TF-IDF及其算法
weixin_34290000的博客
07-17 3727
概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文...
NLP之tfidf作词向量
winnertakeall的博客
01-14 3540
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def cutword(): con1 = jieba.cut("今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。") con2 = jieba.cut("我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到...
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02-22 1万+
假设有语料库一共只要2篇文档：d1d_1d1​和d2d_2d2​，其中 d1=(A,B,C,D,A)d_1=(A,B,C,D,A)d1​=(A,B,C,D,A)一共有5个单词组成；d2=(B,E,A,B)d_2=(B,E,A,B)d2​=(B,E,A,B)，一共有4个单词组成。 1.TF TF即词频(Term Frequency)，每篇文档中关键词的频率（该文档单词/该文档单词总数），对于文档d1...
NLP自然语言处理开卷期末试题
01-17
### NLP自然语言处理开卷期末考试题目及复习资料 对于NLP自然语言处理课程的开卷期末考试，准备过程应注重理解和应用核心概念而非单纯记忆。这类考试通常侧重于评估学生对理论的理解及其实际运用能力。 #### 考核重点 考核内容可能围绕以下几个方面展开： - **基础理论**：掌握形式化定义、模型结构以及算法原理等基础知识[^1]。 - **案例分析**：能够结合具体应用场景解释技术实现细节并讨论其优缺点[^2]。 - **编程实践**：编写简单的程序来解决特定任务，比如分词、句法解析或是情感分类等问题。 #### 复习建议 为了更好地应对这样的考试形式，可以采取如下策略： - **梳理笔记与教材**：整理课堂上讲授的关键点，并对照教科书加深印象。 - **练习真题**：如果可以获得往年的试题，则可以通过模拟测试熟悉命题风格和答题技巧。 - **参与讨论交流**：加入学习小组分享见解，在互动中巩固所学知识。 #### 示例题目 以下是几个典型的NLP领域内适合用于开卷考试的形式化的例子： 1. 给定一段英文文本，请设计一个基于规则的方法来进行命名实体识别（NER）。描述该方法的工作流程，并指出潜在局限性。 2. 解释什么是条件随机场（CRF），它如何应用于序列标注任务？请提供至少两个实际场景下的应用实例。 3. 对比两种不同的机器翻译框架——统计机器翻译(SMT) 和神经网络机器翻译(NMT)，分别阐述它们的优点和不足之处。 ```python # Python代码片段展示了一个简单的TF-IDF计算函数作为复习的一部分 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def calculate_tfidf(corpus): vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) feature_names = vectorizer.get_feature_names_out() dense = tfidf_matrix.todense() denselist = dense.tolist() df = pd.DataFrame(denselist, columns=feature_names) return df.head() corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?', ] print(calculate_tfidf(corpus)) ```
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