python中文tf-idf算法实现

Python中可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来实现中文TF-IDF算法。具体步骤如下：

1. 导入sklearn库中的TfidfVectorizer类

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2. 创建TfidfVectorizer对象，并设置参数

tfidf = TfidfVectorizer(
    max_df=.8, # 忽略出现频率高于80%的词语
    min_df=5, # 忽略出现频率低于5次的词语
    token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", # 使用正则表达式来匹配词语
    stop_words=None, # 不使用停用词表
    use_idf=True, # 启用IDF权重
    smooth_idf=True, # 平滑IDF权重
    norm=None, # 不对向量进行归一化
    sublinear_tf=True # 使用对数缩放的TF权重
)

3. 调用fit_transform方法，将文本转换为TF-IDF向量

tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(text_list)

其中，text_list是一个包含多个文本的列表。

4. 获取词汇表和TF-IDF矩阵

vocab = tfidf.get_feature_names()
tfidf_array = tfidf_matrix.toarray()

其中，vocab是一个包含所有词汇的列表，tfidf_array是一个二维数组，每一行代表一个文本的TF-IDF向量。

以上就是Python中实现中文TF-IDF算法的基本步骤。