ML 算法之TF-IDF

本文主要是介绍ML 算法之TF-IDF，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

TF-IDF直观来说就是来确定一个词对某一篇文档的重要性，而这个重要性的核定还用基于一个语料库。

• 由于TF-IDF这样的一个功能，它就可以被用来提取一个文档中的关键字
• 当我们有了关键字之后，关键字就又可以代表一个文档，并用其来计算文档之间的相似度

TF-IDF的解释：

• TF（term frequency）的计算：这个文档中的每个词出现的频率

• IDF(inverse document frequency)：逆文档频率
  本来每个词出现的次数越多那么说明这个词越重要（当然像‘的’，‘了’等这些词不算），但是遇到另一个问题，当我们遇到几个词它们的TF是一样的，那我们应该怎么决定谁是最重要的呢？

• 有一种情况，当一个词一般情况下被使用的比较少，但是在这篇文档中突然的多了起来，说明这个词对于这篇文章很重要

• 另一种情况，虽然一个词不是一个停用词但是它也是会经常用的到，说明这个词对于这篇文章相对于第一种情况来说没有那么重要。
  这就需要我们来平衡他们的重要性，可以采取权重的方式，这就是IDF，它是在整个语料库上来衡量一个词的使用情况。

TF-IDF计算方式：

• TF( term frequency ):这个词在这篇文档中出现的次数
  
  • 它的计算方式不一定，TF=最简单的就是频次，
    当一个文档很长的时候我们可以考虑进行标准化：
  • 例如是 TF=这个词在这篇文档中出现的次数/这篇文档的词的个数
  • 或者是 TF=这个词在这个文档中出现的次数/这篇文档中频率最高的那个词的频次等等。
• IDF（inverse document frequency）：出现在这个词语的文档数与整个语料库的文档数的比例关系。
  
  • IDF=log(出现这个词的文档的个数/（整个语料库的文档数+1）)

最后，TF-IDF=TF*IDF

这篇关于ML 算法之TF-IDF的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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