基于原始代码的TF-IDF[全局词频]获得权重。 要求:输入为已分词后的评论信息的csv文件(无需再分词),输出结果为排序后的词语及TF-IDF值,且无重复词语同时出现,输出形式为csv文档;标注详细清晰;以注释形式描述所使用的公式
时间: 2024-03-15 17:44:59 浏览: 25
感谢您的提问。根据您的要求,我可以为您提供一种基于Python语言实现TF-IDF算法的方法,具体操作如下:
1. 导入所需的Python库
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
```
2. 读取已分词后的评论信息的csv文件
```python
df = pd.read_csv('comments.csv')
```
3. 计算TF-IDF值
```python
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['comment'])
words = vectorizer.get_feature_names()
weights = X.toarray()
```
4. 将词语及其对应的TF-IDF值排序
```python
word_weights = []
for i in range(len(weights)):
word_weight = []
for j in range(len(words)):
if weights[i][j] != 0:
word_weight.append((words[j], weights[i][j]))
word_weight.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
word_weights.append(word_weight[0])
word_weights.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
```
5. 将结果保存为csv文件
```python
result = pd.DataFrame(word_weights, columns=['word', 'tf-idf'])
result.drop_duplicates(subset=['word'], inplace=True)
result.to_csv('tfidf.csv', index=False)
```
在TF-IDF算法中,TF(Term Frequency)表示某个词在一篇文档中出现的频率,IDF(Inverse Document Frequency)表示该词在整个文档集合中出现的频率。TF-IDF值的计算公式为:
TF-IDF = TF * IDF
其中,TF = 该词在文档中出现的次数 / 文档中所有词的总数
IDF = log(文档集合中文档的总数 / (包含该词的文档数 + 1))
在上述代码中,我们使用了sklearn库中的TfidfVectorizer类来计算TF-IDF值,并使用pandas库来对结果进行处理和保存。同时,我们对重复出现的词语只保留了TF-IDF值最大的一项,以避免结果中出现重复词语。
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