TF-IDF原理及使用

最新推荐文章于 2025-07-02 15:22:19 发布

fly_Xiaoma

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本文介绍了TF-IDF（词频-逆文件频率）的概念，即一个词语在一篇文章中出现次数多且在所有文档中出现次数少，越能代表本篇文章。还阐述了词频（TF）和逆文件频率（IDF）的含义及公式。此外，讲解了scikit-Learn中用CountVectorizer和TfidfTransformer计算TF-IDF的方法。

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1、什么是TF-IDF

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率）

简单来说：一个词语在一篇文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，越能够代表本篇文章。

词频（term frequency,TF）指一个词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化---词频除以文章总词数。

注意：一些通用的词语对于主题并没有太大的作用，反倒是一些出现频率较少的词才能够表达文章的主题，所以单纯使用TF并不合适。权重的设计必须蛮子：一个词频预测主题的能力越强，权重越大；反之，权重越小。所有统计的文章中，一些词只是在其中很少的几篇文章中出现，那么这样的词对文章主题的预测作用很大，这些词的权重应该设计的较大。IDF就是在完成这样的工作。

公式：

IDF中分母之所以要加1，是为了避免分母为0.

那么tf-idf的结果就是tf乘以idf：

2.scikit-Learn中的TF-IDF

计算方法主要用到两个类：CountVectorizer和TfidfTransformer

一、CountVectorizer

CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵，例如矩阵中包含一个元素a[i][j]，它表示j词在i类文本下的词频。它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键词，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。

代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

#语料
corpus=[
    'This is the first document.',
    'This is the second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?'
    ]

#将文本中的词语转换为词频矩阵
vectorizer=CountVectorizer()
#计算该词语出现的次数
X=vectorizer.fit_transform(corpus)
#获取词袋中所有文本关键词
word=vectorizer.get_feature_names()

print(word)

#查看词频结果
print(X.toarray())

输出结果：

[u'and', u'document', u'first', u'is', u'one', u'second', u'the', u'third', u'this']
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
 [0 1 0 1 0 2 1 0 1]
 [1 0 0 0 1 0 1 1 0]
 [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]

从结果中可以看到，中国包括9个特征词即：

[u'and', u'document', u'first', u'is', u'one', u'second', u'the', u'third', u'this']

同时在输出每个句子中包含特征词的个数。例如，第一句“This is the first document.”，它对应的词频为[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]，假设初始序号从1开始计数，则该词频表示存在第2个位置的单词“document”共1次、第3个位置的单词“first”共1次、第4个位置的单词“is”共1次、第9个位置的单词“this”共1词。所以，每个句子都会得到一个词频向量。

二、CountVectorizer + TfidfTransformer

TfidfTransformer用于统计vectorizer中每个词语的TF-IDF值。具体用法如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
#语料
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?',
]
#将文本中的词语转换为词频矩阵
vectorizer = CountVectorizer()
#计算个词语出现的次数
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
 
#类调用
transformer = TfidfTransformer()
print transformer
#将词频矩阵X统计成TF-IDF值
tfidf = transformer.fit_transform(X)
#查看数据结构 tfidf[i][j]表示i类文本中的tf-idf权重
print tfidf.toarray()

输出结果：