tf-idf文本向量化

tf-idf是一种用于文本向量化的技术，它可以将文本转换成一个向量，以便进行机器学习和文本挖掘等任务。

tf-idf是“词频-逆文档频率”（term frequency-inverse document frequency）的缩写。它是一种用于评估一个词在文档中的重要性的方法。tf-idf值越高，说明该词在文档中越重要。

tf指的是词频（term frequency），即该词在文档中出现的次数。而idf指的是逆文档频率（inverse document frequency），它是用来衡量该词在整个文档集合中的重要性的。idf值越高，说明该词在整个文档集合中越不常见，因此在文档中出现的次数越少，但是对于文档的区分能力越强。

通过将每个文档中的词汇按照tf-idf值进行加权，并将每个文档表示成一个向量，就可以将文本转换成数值型的特征向量，以便进行机器学习和文本挖掘等任务。

具体来说，tf-idf的计算公式为：

tf-idf = tf * idf

其中，tf表示词频，计算公式为：

tf = (词汇在文档中出现的次数) / (文档中词汇总数)

idf表示逆文档频率，计算公式为：

idf = log(文档总数 / 包含该词汇的文档数)

将所有文档中的词汇按照tf-idf值进行加权，就可以得到一个向量表示每个文档。这个向量的维度是所有词汇的数量，每个维度对应一个词汇的tf-idf值。由于大多数文档中只包含某些词汇，因此这个向量是非常稀疏的。

tf-idf文本向量化可以用于文本分类、文本聚类、信息检索等任务。