机器学习之特征提取 TF-IDF

一、概念

“词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。
词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。如果我们只使用词频来衡量重要性，很容易过度强调在文档中经常出现，却没有太多实际信息的词语，比如“a”，“the”以及“of”。如果一个词语经常出现在语料库中，意味着它并不能很好的对文档进行区分。TF-IDF就是在数值化文档信息，衡量词语能提供多少信息以区分文档。其定义如下：

此处|D| 是语料库中总的文档数。公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0。加1是为了避免分母为0的情况。TF-IDF 度量值表示如下：