基于TF-IDF的文档权重计算与应用

# 1. 介绍TF-IDF算法

## 1.1 TF-IDF算法的定义
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF算法通过衡量一个词项在文档中的出现频率和在整个文档集合中的稀有程度来计算词项的权重，用于衡量一个词对于一个文档集或者一个语料库中的一份文档的重要程度。

## 1.2 TF-IDF算法的应用领域
TF-IDF算法被广泛应用于信息检索、文本挖掘、自然语言处理、搜索引擎、文档相似度计算、关键词抽取等领域。

## 1.3 TF-IDF算法的优缺点分析
TF-IDF算法的优点包括简单直观、快速计算、适用于大规模语料库等；缺点包括对文档语义信息的处理较弱、无法解决一词多义问题等。

接下来，我们将深入探讨TF-IDF算法的具体实现和应用。

# 2. 文档权重计算

TF-IDF算法是一种常用的文本特征提取方法，通过计算每个词在一个文档中的重要性来表示文档的特征。本章将介绍文档权重计算的具体方法及步骤。

### 2.1 文档中单词的频率（TF）计算方法

在TF-IDF算法中，TF表示词项在文档中的频率，通常采用词频（Term Frequency）或者词项出现次数的标准化形式来表示。常用的计算方法包括原始词频、对数词频、增强型词频等。

def calculate_tf(term, document):
    term_frequency = document.count(term)
    return term_frequency

### 2.2 文档集合中词项的逆文档频率（IDF）计算方法

IDF用于衡量一个词的普遍重要性，计算方式为总文档数除以包含该词的文档数的对数。常用的计算方法包括标准IDF、平滑IDF、概率IDF等。

import math

def calculate_idf(term, documents):
    doc_count = 0
    for doc in documents:
        if term in doc:
            doc_count += 1
    if doc_count == 0:
        return 0
    idf = math.log(len(documents) / doc_count)
    return idf

### 2.3 TF-IDF值的计算方法

最终的TF-IDF值是将TF和IDF的乘积作为该词在文档中的权重表示，反映了词项在文档集合中的重要程度。

def calculate_tf_idf(term, document, documents):
    tf = calculate_tf(term, document)
    idf = calculate_idf(term, documents)
    return tf * idf

通过以上计算方法，可以得到文档中各词项的TF-IDF值，从而对文档进行特征表示和权重计算。

# 3. TF-IDF算法的应用

在本章节中，我们将介绍TF-IDF算法在实际应用中的几个常见场景，包括文档相似度计算、关键词抽取、文档分类与聚类等。我们将详细介绍TF-IDF算法在这些场景中的具体应用方法和优