tfidf和word2vec区别

TF-IDF和Word2Vec都是常用的文本表示方法，但它们的思想和实现方式有很大的不同。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频的统计方法，用于评估一个词对于一个文档集或者一个语料库中的一个文档的重要程度。它的主要思想是：如果某个词在一篇文档中出现的频率高，并且在其他文档中出现的频率低，那么这个词具有很好的区分能力，适合用来作为这篇文档的关键词。TF-IDF的计算公式为：TF-IDF(w,d) = TF(w,d) * IDF(w)，其中TF(w,d)表示词w在文档d中出现的频率，IDF(w)表示词w的逆文档频率，计算公式为：IDF(w) = log(N / (df(w) + 1))，其中N表示文档总数，df(w)表示包含词w的文档数。

Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它将每个词映射到一个固定长度的向量空间中。Word2Vec有两种模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW模型是给定上下文预测中心词，Skip-gram模型是给定中心词预测上下文。Word2Vec的训练过程是通过最大化训练集中所有词的共现概率来实现的。Word2Vec的优点是可以捕捉到词之间的语义和语法关系，适合用于自然语言处理任务中。