jieba分词里tfid

引用[1]:TF-IDF在实际中主要是将二者相乘，也即TF * IDF，TF为词频(Term Frequency)，表示词t在文档d中出现的频率；IDF为反文档频率(Inverse Document Frequency)，表示语料库中包含词t的文档的数目的倒数。[1]引用[2]:如果传入了词性限制集合，首先调用词性标注接口，对输入句子进行词性标注，得到分词及对应的词性；依次遍历分词结果，如果该词的词性不在词性限制集合中，则跳过；如果词的长度小于2，或者词为停用词，则跳过；最后将满足条件的词添加到词频词典中，出现的次数加1；然后遍历词频词典，根据idf词典得到每个词的idf值，并除以词频词典中的次数总和，得到每个词的tf * idf值；如果设置了权重标志位，则根据tf-idf值对词频词典中的词进行降序排序，然后输出topK个词作为关键词。[2]引用[3]:jieba分词库中也提供了词性标注功能，可以标注句子分词后每个词的词性。可以使用jieba.posseg模块中的pseg.cut方法进行词性标注。例如，可以使用以下代码进行词性标注：import jieba.posseg as pseg st = pseg.cut("我爱自然语言处理") for word,flag in st: print(word,flag)[3]

综上所述，jieba分词库中的tfidf功能可以通过计算词频和逆文档频率的乘积得到。如果需要对分词结果进行词性限制和筛选，可以使用词性标注接口进行处理。同时，jieba分词库也提供了词性标注的功能，可以标注分词后每个词的词性。