tfidf_vectorizer
时间: 2024-06-22 20:00:22 浏览: 321
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种常用的文本特征提取方法,在自然语言处理和信息检索中被广泛应用,特别是在文档聚类、搜索引擎优化和机器学习模型中。`TfidfVectorizer` 是 scikit-learn 库中的一个工具类,它提供了将文本数据转换为 TF-IDF 表达式的功能。
**TF (Term Frequency):**
- 表示一个词在文档中出现的频率,即某个词语在文档中的计数除以文档总词数。
**IDF (Inverse Document Frequency):**
- 反映了词的重要性,计算公式是 log(文档总数 / 包含该词的文档数)。一个词如果在很多文档中都出现,它的 IDF 就会低,说明这个词不具有太强的区分度。
`TfidfVectorizer` 的工作流程包括:
1. **分词(Tokenization):** 将文本分割成单词或短语。
2. **去除停用词(Stop words removal):** 去除常见但无实际意义的词,如 "the", "is" 等。
3. **词干提取或词形还原(Stemming/Lemmatization):** 将单词转换为其基本形式,如将 "running", "runs", "ran" 转换为 "run"。
4. **计算 TF 和 IDF 值。**
5. **生成 TF-IDF 向量: 每个文档表示为一个向量,其中每个元素对应一个词及其对应的 TF-IDF 值。
**相关问题--:**
1. TfidfVectorizer如何处理非英文文本?
2. 如何调整IDF的计算方式?
3. TfidfVectorizer支持自定义分词规则吗?
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