TF-IDF词汇加权

最新推荐文章于 2025-05-04 13:52:05 发布
最新推荐文章于 2025-05-04 13:52:05 发布
阅读量805 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： tf-idf
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yongjiankuang/article/details/88745010
本文介绍了TF-IDF（词频 - 逆向文档频率），它用于评价单词在语料库中的重要程度，判断其对不同文档的区分能力。若某词在一篇文章中出现频率高且在其他文章中少见，则分类能力强。还给出了TF、IDF及TF-IDF的计算公式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.  TF-IDF定义：

tf-idf, term frequency - inverse document frequency，词频 -逆向文档频率。 
用于评价一个单词在整个语料库中的重要程度, 即这个词是否对不同文档有着很好的区分能力. 
如果某个词语term在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为这个词语具有很好的文档分类能力。 
它通常用于词加权, 即作为权重因子(weight factor) 被用于信息检索.
 

2.  TF-IDF公式：

ii 表示term, jj 表示doc. DD 表示文档总数.

tf(i,j)=i在j中的出现频次j中的总词数tf(i,j)=i在j中的出现频次j中的总词数 
表示词语i在文档j中的频率。
idf(i)=log(D包含i的文档数)idf(i)=log⁡(D包含i的文档数) 
含有词语i的文档数越少，则此项得分最高。
tf_idf(i,j)=tf(i,j)×idf(i)tf_idf(i,j)=tf(i,j)×idf(i) 
衡量词语i在j中的重要性.

 

自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：语义分析与TF-IDF权重调整
zhubeibei168的博客
06-01 618
语义分析旨在理解文本的深层含义，包括识别实体、关系、情感和主题等。它超越了简单的词频统计，尝试捕捉词语之间的关联性和文本的上下文信息，是实现智能文本处理和生成的关键技术。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词在文档中的重要程度。TF-IDF的计算结合了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）两个指标。
自然语言处理之文本摘要：TF-IDF：关键词提取与TF-IDF
最新发布
zhubeibei168的博客
06-01 445
TF-IDF在文本摘要中用于识别文档中最重要的句子。通常，句子中包含的高TF-IDF值的词越多，该句子在摘要中的重要性越高。抽取式摘要（Extractive Summarization）是一种文本摘要技术，它通过从原始文本中选择关键句子或片段来生成摘要，这些关键部分通常包含了文本的主要信息。抽取式摘要的核心在于识别哪些句子或片段最能代表整个文档的内容，而这一过程往往依赖于文本中词语的统计特征，如词频（TF）和逆文档频率（IDF）。文本预处理：包括分词、去除停用词、标点符号等。计算TF-IDF值。
算法----TF-IDF（加权）
silmeweed的博客
08-06 1773
TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为TF），另一层是"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）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。 一、TF-IDF算法步骤 1.计算词频： 2.计算逆文档频率： ...
TF-IDF算法加权
qq_34446614的博客
08-01 1768
文章目录TF-IDF 算法介绍第一步：TF(term frequency)-词频第二步：IDF (inverse document frequency)-逆向文件频率第三步，计算TF-IDF参考 TF-IDF 算法介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率). 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-...
TF-IDF算法详解
weixin_68114439的博客
05-04 1439
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是信息检索和文本挖掘中常用的加权技术，用于评估一个词语对于一个文档集或语料库中某个文档的重要程度。
【漫话机器学习系列】227.信息检索与数据挖掘中的常用加权技术（TF-IDF）
IT古董
04-27 850
在自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和数据挖掘（DM）领域中，TF-IDF 是一种非常经典且常用的加权技术。无论是搜索引擎排序、文本挖掘，还是特征工程，TF-IDF都扮演着重要角色。
TF-IDF算法介绍及实现
嘻哈吼嘿呵的博客
09-17 3843
1、TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。 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...
TF-IDF 加权及其应用
weixin_34228387的博客
09-30 294
TF-IDF 加权及其应用   TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某个单词对于一个文档集合（或一个语料库）中的其中一份文件的重要程度。单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加权的各种形式常被搜寻...
TF-IDF方法进行词袋模型（Bag-of-Words）
百态老人的博客
12-04 1006
总体而言，TF-IDF方法在处理大规模文本数据时表现出较高的效率和性能，尤其在信息检索和文本挖掘领域得到了广泛应用。TF-IDF与其他文本表示方法（如Word2Vec、GloVe）在准确性和应用范围上的比较结果是什么？TF-IDF、Word2Vec和GloVe是三种常用的文本表示方法，它们在准确性和应用范围上各有优劣。总体而言，TF-IDF在文本分类和信息检索方面表现较好，而Word2Vec和GloVe则在语义相似度计算和词语语义分析方面具有优势。选择哪种方法取决于具体的应用场景和任务需求。
TF-IDF算法解析与Python实现方法详解
09-21
TF-IDF算法是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛使用的加权技术，它的核心目标是量化一个词在文档中的重要性。TF-IDF的计算由两部分组成：词频(Term Frequency, TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)。 ...
TF-IDF 加权及 scikit-learn 使用
泛二己的博客
01-15 996
一些经常出现（频次较高）的单词对实际意义几乎没有帮助（如英语中的 “the”、“a”、“is”），会掩盖掉频次较低的有意义词。通过将频次较低、有意义的，可以更好地突出文档的特征。
tf_idfScorer:用于自然语言处理的 TFIDF 计算器。请在 Nikoichi
07-06
tf_idfScorer 用于自然语言处理的 TFIDF 计算器。请在 Nikoichi 我在 2012 年左右到那之前的研究中所做的那个。我想实现一个算法，同时认为没有人可能会使用它，但这很烦人，如果你懂 Java，请
TF-IDF加权技术
weixin_43907211的博客
04-02 934
#信息内容安全第一次实验 –TF-IDF加权技术 文章目录jieba库的分词使用的三种办法listdir方法一、实验原理二、实验步骤总结 jieba库的分词使用的三种办法 全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义 精简模式：把句子最精确的分开，不会添加多余单词，看起来就像是把句子分割一下 搜索引擎模式：在精简模式下，对长词再度切分 jieba.cut生成的是一个生成器，generator，也就是可以通过for循环来取里面的每一个词。 jieba.lc
TF-IDF及其算法
zealfory
09-01 3447
TF-IDF及其算法 我的补充： 一种词频因子的变体计算公式是： Wtf=1+log(tf) 即将词频数值tf取Log值来作为词频权值，比如单词在文档中出现4次，则其词频则其词频因子权值为3，公式中的数字1是为了平滑计算用的，因为如果tf值为1的情况下，取Log后值为0，即原本出现了一次的单词，按照此方法会认为这个单词从来没有从文档中出现过，为避免采用加1进行平滑；
特征选择----TF*IDF
zhourunan
07-24 1430
TF*IDF TF 称为词频，表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大，表示该词对文档越重要 DF称为文档频率，一个词在多少篇文章中出现过 IDF 称为逆文档频率=Ln（总文档数/出现该次的文档数） 反映了一个词在所有文档中出现的频率，如果一个词在很多文档中出现，那么它的IDF值较低；如果一个词在比较少的文档中出现，那么它的IDF值较高。如...
算法篇--TF-IDF算法
热门推荐
小强签名设计 的博客
08-03 1万+
文章目录一、前言二、简单实例 一、前言   TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。   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的主要思想是：如果某
TF-IDF算法
张之海的博客
11-02 724
本文系转载自文章关键字提取算法TF-IDF-博客园 这篇文章写得实在不错，将比较绕口的TF-IDF算法讲解的非常易于理解，故而只做标注，未作更改。 在文本分类的学习过程中，在“如何衡量一个关键字在文章中的重要性”的问题上，遇到了困难。在网上找了很多资料，大多数都提到了这个算法，就是今天要讲的TF-IDF 总起 TF-IDF，理解起来相当简单，他实际上就是TF*IDF，两个计算值的乘积，用来衡量一个...
[机器学习] TF-IDF算法
摩登都市天空---专栏
06-10 1万+
1.文本数据的向量化 1.1名词解释 CF：文档集的频率，是指词在文档集中出现的次数 DF：文档频率，是指出现词的文档数 IDF：逆文档频率，idf = log(N/(1+df))，N为所有文档的数目，为了兼容df=0情况，将分母弄成1+df。 TF：词在文档中的频率 TF-IDF：TF-IDF= TF*IDF 1.2 TF-IDF算法 TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一...
【TF-IDF介绍】
03-14 336
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(I...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值