TF-IDF余弦相似度

TF-IDF余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）表示词频-逆向文件频率，用于评估一个词在一个文件集或语料库中的重要程度。TF-IDF的计算公式为TF-IDF = TF（词频）* IDF（逆文档频率），其中词频指的是一个词在一篇文章中出现的频率，逆文档频率指的是该词在整个语料库中出现的频率的倒数。通过计算文本中每个词的TF-IDF值，并将其表示为向量，可以根据这些向量之间的夹角余弦值来衡量文本之间的相似度。余弦值越接近1，表示夹角越接近0度，即两个文本越相似。因此，TF-IDF余弦相似度可以用于查找相似的文章或进行文本分类等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TF-IDF与余弦相似性的应用（二） 找出相似文章](https://download.csdn.net/download/weixin_38614417/12871339)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [TF-IDF算法和余弦相似度算法计算文本相似度（纯手撕）](https://blog.csdn.net/yjh_SE007/article/details/108429694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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