TFIDF——python

最新推荐文章于 2025-02-06 15:06:49 发布

Devin01213

最新推荐文章于 2025-02-06 15:06:49 发布

阅读量266

点赞数

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ym01213/article/details/103042259

版权

本文介绍了TF-IDF算法在提取文章关键词中的作用，通过计算词频和逆文档频率确定关键词重要性。同时，讨论了如何使用TF-IDF和余弦相似性找出相似文章，以及在文章自动摘要中的应用，提出了基于关键词簇的摘要生成方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

提取关键词

现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，用计算机提取它的关键词。

1、词频：如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。

2、停用词：结果你肯定猜到了，出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"（stop words），表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。

3、IDF :最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重，

　　　　较常见的词（"中国"）给予较小的权重，

　　　　较少见的词（"蜜蜂"、"养殖"）给予较大的权重。

　　　　这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），

　　　　它的大小与一个词的常见程度成反比。

4、TF-IDF："词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，两个值相乘，得到了一个词的TF-IDF值。

　　　　某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。

　　　　所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。

如果某个词

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Devin01213

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

python代码实现TF-IDF

weixin_40623018的博客

05-12

1147

python代码实现TF-IDF

基于python实现TF-IDF算法

Daisy_Wang777的博客

09-28

1万+

标签：2021.09.27工作内容参考资料：TF-IDF算法介绍及实现声明：本文中大量内容转载至参考资料，仅归纳整理和加入部分个人观点心得，侵删概念定义 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词。特点：简单高效，用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF （1）TF：词频可以统计到停用词，并把它们过滤，避免对结果造成影响。 e.g.：“的”、“了”、“是”等等（2）ID

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tfidf的python实现

01-23

tfidf的python实现，用语文本分类时的特征提取，非常实用，

TFIDF介绍

XIAONUO2014的博客

10-19

1013

任务一：现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，用计算机提取它的关键词。 1、词频：如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计。 2、停用词：结果你肯定猜到了，出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"（stop words），表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。 ...

python中tfidf_python中TFIDF

weixin_39945792的博客

12-22

139

#!/usr/bin/env pythonimport mathfrom operator import itemgetterdef freq(word, document):open (r'd:\fenci.txt')return document.split(None).count(word)def wordCount(document):open (r'd:\fenci.txt')retur...

tfidf算法python计算权重_使用不同的方法计算TF-IDF值

weixin_39941792的博客

01-14

2203

欢迎大家访问我的博客以及简书本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！一. 摘要这篇文章主要介绍了计算TF-IDF的不同方法实现，主要有三种方法：用gensim库来计算tfidf值用sklearn库来计算tfidf值用python手动实现tfidf的计算关于TFIDF的算法原理我就不过多介绍了，看这篇博客即可——TF-IDF原理。阮一峰大佬...

利用知识图谱优化的新闻内容推荐系统的设计——Python实现

weixin_45810587的博客

02-06

313

Python Gensim文本分析——从文本预处理到TFIDF、LDA建模分析

01-21

基于Gensim的Python的文本分析方法：TFIDF LDA1、简介2、中文文本预处理3、Gensim文本挖掘3.1 TFIDF文本分析3.2 LDA文本分析4、总结 1、简介文本数据的挖掘在当今互发达的联网环境下显得越来越具有价值，数据分析师...

天涯论坛——python可视化(kmeans聚类+情感分析)（三）

weixin_43906500的博客

01-14

2797

通过使用pyecharts实现数据分析 1.情感分析代码如下 # 导入SnowNLP库 from snownlp import SnowNLP import json import pandas as pd import jieba from sentiment_analysis_dict.networks import SentimentAnalysis from pyecharts import Pie SA = SentimentAnalysis() def predict(sent):

python使用scikit-learn计算TF-IDF

热门推荐

和而不流

03-14

1万+

本文转载自：Eastmount大神的文章： http://www.voidcn.com/article/p-bbabkmsv-pt.html 1 Scikit-learn下载安装 1.1 简介 1.2 安装软件 2 TF-IDF基础知识 2.1 TF-IDF概念 2.2 举例说明计算 3 Scikit-Learn中计算TF-IDF 3.1 CountVectorizer ...

使用python实现TF-IDF

12-21

python编程语言预处理统计词频计算IT-IDF

用python实现TF-IDF算法

10-22

包括将txt文件的每个字录入并计算出现次数和计算权重的函数，语料库是大约十万字的66篇论文，tfidf.py中是对文章向量化处理和计算夹角的函数，可以用于文章的分类和论文的查重，由于语料库很少，所以可能结果精度不高。

python实现TF-IDF算法提取关键词

01-11

通过python代码实现TF-IDF算法，并对文本提取关键词，可以自己添加词库以及停用词表。

TF_IDF算法的python实现

12-07

基于NLTK工具包，批次读取目录下面的文本数据，利用python实现了TF_IDF算法。其中，可以自行输入目录文件的绝对路径以及请输入你想显示词频的前top数量。

Python实现TF-IDF算法

qq_42568323的博客

08-23

1735

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘方法，用于衡量一个词语在文档集合或语料库中的重要性。它结合了词频和逆文档频率两个指标，通过计算每个词语在单篇文档中的频率，以及在整个语料库中出现的频率，来判断该词的权重。TF-IDF在信息检索、文本分类、关键词提取等领域具有广泛的应用。我们使用一个简单的新闻文章数据集，包含三篇文章。TF-IDF是一种经典的文本特征表示方法，在文本分析和信息检索中具有重要作用。

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

爱看书的小沐

12-31

2799

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。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 python_python计算tfidf

weixin_39998541的博客

12-20

118

本例来自mining social webfrom math import log# XXX: Enter in a query term from the corpus variableQUERY_TERMS = ['mr.', 'green']def tf(term, doc, normalize=True):doc = doc.lower().split()if normalize:retu...

自然语言处理：TF-IDF（基于python）

weixin_48857697的博客

10-30

1087

基于python的TF-IDF算法实现！

python实现TF-IDF

m0_48005088的博客

07-17

258

corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?'] from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import pandas as pd tfidf = TfidfVectorizer()

tfidf中文停用词

最新发布

03-30

### 中文TF-IDF中的停用词处理在中文自然语言处理中，停用词的移除是一个重要的预处理步骤。停用词通常是指那些频繁出现但对语义贡献较小的词语，例如“的”、“是”、“在”等[^3]。这些词语如果未被去除，则可能会影响后续基于 TF-IDF 的特征提取效果。 #### 停用词的作用停用词的主要作用在于减少噪声数据的影响并提高模型性能。通过过滤掉高频低价值词汇，可以更专注于具有实际意义的关键字。 #### 如何获取或构建中文停用词表？ 1. **现成资源** 可以利用已有的公开中文停用词库来简化开发流程。一些常见的开源项目提供了标准化的中文停用词列表，比如哈工大社会计算与信息检索研究中心发布的停用词集合。 2. **自定义扩展** 针对自己特定领域的需求，还可以进一步扩充通用版本之外的内容。例如，在医疗健康类文本分析场景下，“症状”或者“治疗方案”这样的术语虽然重要但在其他行业可能是无意义干扰项；因此需根据具体应用场景调整优化个人专属版停止词汇集。 #### 实际操作案例——Python实现过程以下是使用 Python 结合 `sklearn` 库完成包含停用词剔除功能的完整示例： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba # 定义样本数据 corpus = [ '我喜欢学习人工智能', '机器学习让计算机能够自动改进经验' ] # 加载停用词文件(假设路径为./chinese_stopwords.txt) with open('./chinese_stopwords.txt', encoding='utf8') as f: stopwords = set(f.read().splitlines()) def tokenize(text): """ 使用结巴分词器进行切分 """ return list(jieba.cut(text)) vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words=stopwords) X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) ``` 上述脚本展示了如何加载外部定义好的中文专用屏蔽清单，并将其应用于 Scikit-Learn 提供的标准接口之中以便于高效执行向量化转换任务的同时排除无关紧要的部分。 --- ### 注意事项尽管引入停用词机制有助于提升最终结果质量，但也需要注意过度依赖可能导致某些潜在有用的信息丢失风险。所以在设计阶段应当充分考虑目标群体特性以及业务背景等因素综合权衡利弊后再做决定。