tfidf 在swift5實現
时间: 2023-11-20 07:21:05 浏览: 32
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种常用于文本挖掘的算法,用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的一份文件的重要程度。在 Swift 5 中实现 TF-IDF 算法可以采用以下步骤:
1. 首先,将要处理的文本数据进行分词,将每个单词作为一个词项,这个可以采用现成的分词器,比如 SwiftNLP 中的分词器。
2. 接下来,计算每个单词的 TF 值,即单词在文本中出现的次数除以文本中单词总数,可以采用以下代码实现:
```swift
func calculateTF(document: [String], term: String) -> Double {
let count = document.filter({ $0 == term }).count
return Double(count) / Double(document.count)
}
```
其中,document 是一个由单词组成的数组,term 是要计算 TF 值的单词。
3. 然后,计算每个单词的 IDF 值,即总文档数除以包含该单词的文档数的对数,可以采用以下代码实现:
```swift
func calculateIDF(corpus: [[String]], term: String) -> Double {
let count = corpus.filter({ $0.contains(term) }).count
return log(Double(corpus.count) / Double(count))
}
```
其中,corpus 是一个由文档组成的数组,每个文档是由单词组成的数组,term 是要计算 IDF 值的单词。
4. 最后,将 TF 值和 IDF 值相乘,得到每个单词的 TF-IDF 值,并将其存储在一个字典中,可以采用以下代码实现:
```swift
func calculateTFIDF(corpus: [[String]]) -> [[String: Double]] {
var tfidf: [[String: Double]] = []
for document in corpus {
var documentTFIDF: [String: Double] = [:]
for term in document {
let tf = calculateTF(document: document, term: term)
let idf = calculateIDF(corpus: corpus, term: term)
let tfidfValue = tf * idf
documentTFIDF[term] = tfidfValue
}
tfidf.append(documentTFIDF)
}
return tfidf
}
```
其中,corpus 是一个由文档组成的数组,每个文档是由单词组成的数组,返回值是一个由字典组成的数组,每个字典以单词为键,以 TF-IDF 值为值。
以上就是在 Swift 5 中实现 TF-IDF 算法的步骤。