我们这道一个单词的idf的计算公式可以如下:

上面这个公式需要先要有一个语料库,如果此时你恰好没有这样的一个语料库,那你要怎么去估计这个idf呢?
现在假定在一篇《中国的蜜蜂养殖》文章当中,假定该文长度为1000个词,“中国”,“蜜蜂”,“养殖”各出现了20次,则这三个词的词频(TF)都为0.02.
为了计算这些词的idf,有一个很方便的方法,我们可以将google收录的中文网页当成一个文档集(corpus),那么如何估算这个文档集合的大小呢? 我们知道在中文文档中,“的”几乎会出现在每一个文档中,所以我们可以通过google “的” 所包含的网页数目近似认为是整个文档集的大小,发现总共有250亿张。
包含"中国"的网页共有62.3亿张,包含"蜜蜂"的网页为0.484亿张,包含"养殖"的网页为0.973亿张。则它们的逆文档频率(IDF)和TF-IDF如下:

参考资料:
TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
本文探讨了如何利用google收录的中文网页作为文档集来估算idf,并以一篇关于《中国的蜜蜂养殖》的文章为例,详细计算了相关词汇的tf-idf值,解释了idf在信息检索和推荐系统中的作用。
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