TF-IDF词汇加权

最新推荐文章于 2025-08-10 21:39:11 发布
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#tf-idf

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。

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
06-01 848
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
zhubeibei168的博客
06-01 643
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 1856
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 加权及 scikit-learn 使用
泛二己的博客
01-15 1020
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。
【NLP论文】02 TF-IDF 关键词权值计算
尹煜的博客
01-01 2349
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于评估一个词语对于一个文档集合中的某个文档的重要程度。TF（Term Frequency）表示某个词在文档中出现的频率，即词频，TF值越大表示该词在文档中的重要性越高。IDF（Inverse Document Frequency）表示逆文档频率，它衡量词语在文档集合中的普遍重要性，IDF值越大表示该词对于区分不同文档的能力越强。
TF-IDF算法加权
qq_34446614的博客
08-01 1800
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-...
【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
04-27 960
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关键词提取改进——TF-IDF-CI
江影星光
07-28 1541
​ TF-IDF是关键词提取中常用的手段，但是它仅仅考虑了特征词在文本中的词频和逆文档率，没有考虑到特征词在类内和类间中的分布情况，依然有很大的改进空间。而TF-IDF-CI就是对TF-IDF的一种改进方式。
TF-IDF算法详解
考研小钻风
06-13 4101
TF-IDF是一种经典且常用的文本特征提取方法，能够有效地衡量词语在文档中的重要性。虽然它存在一定的局限性，但在许多实际应用中依然表现出色。通过合理地结合TF和IDF，TF-IDF能够帮助我们从大量文本数据中提取有价值的信息。无论是在搜索引擎、推荐系统还是文本分类中，TF-IDF都扮演着重要的角色。
TF-IDF提取关键词（附实战案例）
最新发布
enlybbq的博客
08-10 1161
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术，其核心思想是，广泛应用于搜索引擎排序、文本分类、关键词提取等领域。
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算法介绍及实现
嘻哈吼嘿呵的博客
09-17 3903
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
09-30 308
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加权技术
weixin_43907211的博客
04-02 956
#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 3498
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 1479
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
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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
11-02 773
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...
生成流程图：TF-IDF加权词向量（常用） 步骤 计算TF-IDF权重：对每个文档中的词生成TF-IDF分数。 获取词向量：使用预训练或自训练的Word2Vec模型，提取每个词的向量表示。 加权平均文档向量： 对文档中每个词的Word2Vec向量按TF-IDF权重加权求和，得到文档表示： Document Vector = ∑ i = 1 n TF-IDF ( w i ) × Word2Vec ( w i ) Document Vector= i=1 ∑ n ​ TF-IDF(w i ​ )×Word2Vec(w i ​ )
04-25
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何生成TF-IDF加权词向量的流程图及详细步骤的问题。首先，我要回忆一下TF-IDF的基本概念和流程。用户提到了他们之前提供的三个引用，其中引用[3]详细解释了TF-IDF的计算过程，这可能是一个重要的参考点。 首先，用户需要的是流程图和步骤，所以应该分步骤解释，并且可能需要用流程图来描述整个过程。不过，由于当前平台无法直接生成图片，我需要用文字描述流程图的结构，或者用代码块来模拟流程图的结构。 接下来，我需要确定生成TF-IDF加权词向量的主要步骤。根据已有的知识，生成TF-IDF加权词向量通常包括以下几个步骤：文本预处理、分词、计算词频（TF）、计算逆文档频率（IDF）、计算TF-IDF权重，然后结合词向量生成加权词向量。可能需要结合词向量模型如Word2Vec或GloVe来获取每个词的向量表示，然后将TF-IDF权重应用于这些词向量，通常是通过加权平均或其他方法生成文档向量。 现在需要验证这些步骤是否正确。根据引用[3]，TF-IDF的计算确实涉及TF和IDF的计算，然后相乘得到最终的权重。而生成加权词向量则需要将每个词的词向量乘以其TF-IDF权重，然后将这些加权向量聚合（如相加或平均）以得到文档级别的向量表示。 用户可能还希望了解具体的实现步骤，包括代码示例。例如，使用Python的sklearn库来计算TF-IDF，再结合gensim库来获取词向量，然后将两者结合起来。需要注意的是，分词部分是否正确处理，如引用[1]提到的分词效果影响大，所以预处理步骤需要仔细处理。 另外，引用[2]提到在词云图中使用TF-IDF，这可能会影响用户对TF-IDF应用的理解，但用户的问题是关于加权词向量的生成，所以需要将TF-IDF权重应用到词向量上，可能是在文档表示中使用。 可能的步骤分解： 1. 文本预处理：清洗数据，去除停用词、标点符号，转换为小写等。 2. 分词：将文本分割成词语，这里可能需要使用分词工具，如jieba中文分词或NLTK英文分词。 3. 构建词袋模型：生成所有文档的词汇表。 4. 计算TF-IDF权重矩阵：使用TF-IDF公式计算每个词在文档中的权重。 5. 加载预训练词向量模型：如Word2Vec或GloVe，获取每个词的向量表示。 6. 生成加权词向量：将每个词的向量乘以其对应的TF-IDF权重，然后对文档中的所有词向量进行加权平均或加权和，得到文档的TF-IDF加权向量。 需要注意的是，如果某个词在预训练的词向量模型中不存在，需要处理OOV（out-of-vocabulary）问题，比如忽略该词或用零向量代替。 接下来需要考虑如何将这些步骤转化为流程图的结构。例如： 开始 → 文本预处理 → 分词 → 构建词袋模型 → 计算TF-IDF → 加载词向量 → 加权平均生成文档向量 → 结束 每个步骤之间用箭头连接，说明流程顺序。同时，在计算TF-IDF和加载词向量之后，需要将两者的结果结合起来，即对每个词，获取其词向量和TF-IDF权重，然后进行加权。 在详细步骤中，可能需要分点说明每个步骤的具体操作，例如： 预处理包括去除特殊符号、停用词、分词等。计算TF-IDF需要计算每个文档中的词频和逆文档频率。词向量的加载可能需要使用预训练模型，如gensim的KeyedVectors。加权部分需要遍历每个文档中的每个词，获取其向量和TF-IDF权重，相乘后求和或平均。 可能遇到的问题包括：词向量模型和TF-IDF矩阵的词汇表不一致，如何处理这种情况？需要在计算TF-IDF后，确保词向量模型中包含这些词汇，或者在处理时过滤掉不存在的词汇。 代码示例部分可能需要展示如何计算TF-IDF，如何加载词向量，然后如何结合两者生成加权向量。例如，使用sklearn的TfidfVectorizer获取TF-IDF矩阵，然后对于每个文档，遍历每个词及其权重，从词向量模型中获取向量，乘以权重后累加，得到文档向量。 需要检查引用中的内容是否相关。例如，引用[3]详细说明了TF和IDF的计算步骤，这应该在步骤中详细说明。引用[1]提到分词的准确性会影响结果，因此在预处理步骤需要强调分词的重要性。引用[2]提到TF-IDF在词云中的应用，但这里主要关注词向量加权，所以可能不直接相关，但可以提到TF-IDF权重如何提升词向量的表示能力。 总结来说，回答的结构应该是先给出流程图步骤的文字描述，然后详细分解每个步骤，最后给出代码示例，并可能提到注意事项或常见问题。同时，根据引用中的内容，确保回答的准确性，并在适当的地方添加引用标记。</think>### TF-IDF加权词向量生成流程图及步骤 #### 流程图结构 ``` 开始 ↓ 文本预处理（清洗、分词、去停用词） ↓ 构建TF-IDF权重矩阵 ↓ 加载预训练词向量模型 ↓ 遍历每个文档： ↓ 遍历文档中的每个词： ↓ 获取词向量 × TF-IDF权重 ↓ 加权求和生成文档向量 ↓ 输出TF-IDF加权词向量 结束 ``` #### 详细步骤说明 1. **文本预处理** - 清洗文本：去除标点、特殊符号、数字等无关字符 - 分词处理：使用分词工具（如jieba/NLTK）将文本切分为词语[^1] - 停用词过滤：移除常见无意义词汇（如"的"、"是"等） - 标准化：统一转为小写（英文场景） 2. **构建TF-IDF矩阵** - 计算词频（TF）：$tf(t,d) = \frac{\text{词t在文档d中出现的次数}}{\text{文档d总词数}}$[^3] - 计算逆文档频率（IDF）：$idf(t) = \log\frac{\text{总文档数}}{1+\text{包含词t的文档数}}$ - 生成TF-IDF权重：$tfidf(t,d) = tf(t,d) \times idf(t)$ - 输出形式：文档-词项矩阵，每个元素为对应TF-IDF值 3. **词向量加载** - 加载预训练模型（如Word2Vec/GloVe/FastText） - 构建词汇表映射：`{word: vector}`格式的字典 - 处理未登录词（OOV）：设置默认向量或跳过 4. **生成加权词向量** ```python def generate_tfidf_weighted_vector(tfidf_matrix, word_vectors): doc_vectors = [] for doc_idx in range(tfidf_matrix.shape[0]): weighted_sum = np.zeros(word_vectors.vector_size) total_weight = 0 # 获取非零权重的词项和对应权重 cols = tfidf_matrix[doc_idx].nonzero()[1] for col_idx in cols: word = vectorizer.get_feature_names_out()[col_idx] weight = tfidf_matrix[doc_idx, col_idx] if word in word_vectors: weighted_sum += word_vectors[word] * weight total_weight += weight if total_weight > 0: doc_vectors.append(weighted_sum / total_weight) # 加权平均 else: doc_vectors.append(np.zeros(word_vectors.vector_size)) return np.array(doc_vectors) ``` #### 代码演示（Python） ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import gensim.downloader as api import numpy as np # 1. 文本预处理与TF-IDF计算 corpus = ["深度学习需要大量数据", "自然语言处理是AI的重要方向"] vectorizer = TfidfVectorizer(token_pattern=r'(?u)\b\w+\b') tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) # 2. 加载词向量模型 word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100") # 以英文模型示例 # 3. 生成加权向量 doc_embeddings = [] for i in range(len(corpus)): feature_index = tfidf_matrix[i].nonzero()[1] weights = tfidf_matrix[i].data words = [vectorizer.get_feature_names_out()[j] for j in feature_index] vectors = [] valid_weights = [] for word, weight in zip(words, weights): if word in word_vectors: vectors.append(word_vectors[word] * weight) valid_weights.append(weight) if len(vectors) > 0: doc_vector = np.sum(vectors, axis=0) / np.sum(valid_weights) else: doc_vector = np.zeros(word_vectors.vector_size) doc_embeddings.append(doc_vector) print(f"生成向量维度：{doc_embeddings[0].shape}") ``` #### 关键注意事项 1. **维度对齐**：确保TF-IDF词汇表与词向量模型的词汇表有较高重合度 2. **权重归一化**：建议采用加权平均而非简单求和，避免文档长度影响 3. **稀疏处理**：仅处理TF-IDF权重非零的词汇，提升计算效率 4. **语义增强**：可结合subword信息处理未登录词（如FastText模型）
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