TFIDF的简单解释

最新推荐文章于 2024-04-29 15:35:55 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： tensorflow
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有很多不同的数学公式可以用来计算tf-idf。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频（tf）是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。而计算文件频率（IDF）的方法是以文件集的文件总数，除以出现“母牛”一词的文件数。所以，如果“母牛”一词在1,000份文件出现过，而文件总数是10,000,000份的话，其逆向文件频率就是lg（10,000,000 / 1,000）=4。最后的tf-idf的分数为0.03 * 4=0.12。



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什么是 TF-IDF 算法？ TF（全称TermFrequency），中文含义词频，简单理解就是关键词出现在网页当中的频次。 IDF（全称InverseDocumentFrequency），中文含义逆文档频率，简单来说就是该关键词出现在所有文档里面的一种数据集合。 在信息检索中，tf-idf或TFIDF（术语频率 – 逆文档频率的缩写）是一种数字统计，旨在反映单词对集合或语料库中的文档的重要程度。 它经常被用作搜索信息检索，文本挖掘和用户建模的加权因子。tf-idf值按比例增加一个单词出现在文档中的次数，并
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0 前言 在信息检索与文本挖掘中经常遇见单词的 tf-idf (term frequency - inverse document frequency)，这个值的大小能够体现它在文本集合中的某一个文档里的重要性。 1 什么是TF-IDF 举个例子来说，有一篇100字的短文，其中「猫」这个词出现了3 次。那么这篇短文中「猫」的词频 如果这里有 10000000 篇文章，其中有「猫」这个词的却文章只有 1000个，那么「猫」对应所有文本，也就是整个语料库的逆向文件频率 这里 logloglog取 10为底。
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### LDA主题模型与TF-IDF方法的融合 #### 背景介绍 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种无监督的主题建模技术，能够从大量文本数据中提取潜在主题[^1]。而TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）则是一种用于衡量词语重要性的统计方法，广泛应用于信息检索和文本挖掘领域[^2]。 #### 结合的意义 将LDA与TF-IDF结合可以提升主题建模的效果。具体来说，TF-IDF可以帮助过滤掉低价值词汇（如停用词），从而提高LDA模型的质量。通过这种方式，可以在构建主题模型之前优化输入特征矩阵，使得最终生成的主题更加清晰、有意义。 #### 实现方式 以下是两种常见的实现路径： 1. **基于TF-IDF权重调整词频矩阵** 在训练LDA模型前，先利用TF-IDF算法计算每篇文档中的单词权重，并以此为基础重新构造词频矩阵作为LDA的输入。这种方法的核心在于让高频次但缺乏区分度的通用词汇对主题的影响降低。 下面是一个简单的Python代码示例展示这一过程： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation # 假设corpus是我们要分析的语料库列表 vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', max_df=0.95, min_df=2) tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=4, random_state=42) lda_output = lda_model.fit_transform(tfidf_matrix) ``` 2. **后处理阶段应用TF-IDF筛选关键词** 另一种策略是在完成LDA建模之后再引入TF-IDF机制来挑选每个主题下的代表性术语。这样做的好处是可以进一步精炼各主题的关键概念集合，增强可解释性和实用性。 这里给出一段伪代码说明该逻辑流程： ```python top_n_keywords_per_topic = [] for i, component in enumerate(lda.components_): word_indices_sorted_by_weight = np.argsort(component)[::-1][:n_top_words] keywords_for_current_topic = [(vectorizer.get_feature_names_out()[idx], component[idx]) for idx in word_indices_sorted_by_weight] # 对上述keywords_for_current_topic按TF-IDF得分排序并截取前N项 sorted_keywords_with_tfidf_scores = sort_and_filter(keywords_for_current_topic, by="tf-idf") top_n_keywords_per_topic.append(sorted_keywords_with_tfidf_scores) ``` #### 使用场景 这种组合特别适合于以下几种情况： - 当面对大规模稀疏型文本集时，希望减少噪音干扰的同时保留核心信息； - 需要在有限资源条件下快速获得高质量的主题划分结果； - 或者当目标是开发易于理解且具有实际意义的应用程序接口(APIs)，比如推荐系统或搜索引擎优化工具等场合下尤为有效。 #### 总结 综上所述，通过合理运用TF-IDF技术和LDA算法之间的协作关系，不仅可以改善单一方法可能存在的局限性，还能显著加强整体解决方案的表现力与适应范围。
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