TF-IDF和词袋模型的区别

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 和词袋模型（Bag of Words Model）都是文本处理中用于表示文档向量的重要方法，它们在信息检索和自然语言处理中有广泛应用。

1. **词袋模型**:
- 词袋模型简单地假设每个词独立存在，忽略了词语之间的顺序和语法结构。
- 它将文档看作是一个词汇集合，计算每个词在文档中出现的次数（Term Frequency, TF），形成一个词频向量。
- 未考虑词的重要性，所有词的权重相同。

2. **TF-IDF**:
- 在词袋模型的基础上，TF-IDF引入了逆文档频率（IDF），即某个词在整个文档集合中的出现频率越低，其重要性越高。
- TF-IDF = TF * IDF，其中TF是词的出现频率，IDF是该词的逆文档频率。
- 这样可以给那些在多个文档中都很少出现但对区分文档内容有重要作用的词更高的权重。

总结区别：
- **词袋模型**更注重词的出现频率，不考虑上下文，而TF-IDF强调词的相对重要性。
- **词袋模型**对所有词赋予相同权重，TF-IDF则通过IDF调整权重，突出关键词。
- **词袋模型**只关心词的出现与否，TF-IDF还关注词的普遍性和独特性。