分词后的中文文本如何进行TD-IDF
时间: 2024-06-15 22:09:15 浏览: 25
在中文文本进行TF-IDF处理之前,需要先进行分词处理。分词是将中文文本切分成一个个独立的词语的过程。常用的中文分词工具有jieba、pkuseg等。分词后的结果是一个词语列表。
接下来,可以使用TF-IDF算法对分词后的中文文本进行处理。TF-IDF算法是一种用于评估一个词语在文本中的重要程度的方法。它由两部分组成:词频(Term Frequency,TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF)。
TF表示一个词语在文本中出现的频率,计算公式为:词语在文档中出现的次数/文档中总词语数。
IDF表示一个词语在整个文本集合中的重要程度,计算公式为:log(文档集合中的文档总数/包含该词语的文档数+1)。
最后,将TF和IDF相乘得到TF-IDF值,表示一个词语在文本中的重要程度。
下面是一个示例代码,演示了如何对分词后的中文文本进行TF-IDF处理:
```python
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 分词
text = "我喜欢吃苹果"
seg_list = jieba.cut(text)
# 将分词结果转换为字符串
seg_text = " ".join(seg_list)
# 构建TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([seg_text])
# 输出TF-IDF结果
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
for i, name in enumerate(feature_names):
print(name, tfidf[0, i])
```
运行以上代码,将会输出每个词语的TF-IDF值。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)