引入词嵌入模型（Word Embedding）来增强TF-IDF

# 第一章：TF-IDF算法简介

## 1.1 TF-IDF算法基础概念

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。它衡量了一个词对于一篇文章在语料库中的重要程度，通过计算词频和逆文档频率来实现。

TF（词频）指的是某个词在文章中出现的频率，而IDF（逆文档频率）衡量了词语在语料库中的重要程度。TF-IDF的计算公式为：
$$TF-IDF = TF(t,d) \times IDF(t, D)$$

其中，$TF(t, d)$表示词t在文档d中的出现频率，$IDF(t, D)$表示语料库D中包含词t的文档数的倒数的对数。

## 1.2 TF-IDF在信息检索中的应用

TF-IDF常用于信息检索领域，用于衡量查询词与文档的相关性。通过对文档集合计算TF-IDF值，可以对查询词进行加权，从而实现文档的相关性排序，提高搜索的准确性。

## 1.3 TF-IDF的优点和局限性

TF-IDF算法简单高效，能够充分利用词频信息和语料库中的文档信息，对常见词和特殊词都有较好的区分能力。然而，TF-IDF也存在一些局限性，比如无法捕捉词之间的语义关系，对文本中的上下文信息未能充分利用，这些问题大大限制了TF-IDF在一些复杂任务中的应用。
## 第二章：词嵌入模型（Word Embedding）概述

词嵌入模型是自然语言处理领域中一种重要的技术，它能够将语言中的词汇映射到低维稠密的向量空间中。在传统的自然语言处理中，通常使用独热编码或者词袋模型来表示词汇，这种表示方式无法捕捉到词与词之间的语义关联。

### 2.1 什么是词嵌入模型

词嵌入模型是一种将词汇映射到连续向量空间的技术。通过训练模型，词嵌入模型能够学习到词与词之间的语义关联，实现词汇的语义表示。常见的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe、FastText等。

### 2.2 词嵌入模型的种类和原理

2.2.1 Word2Vec模型

Word2Vec是一种通过训练神经网络模型来学习词嵌入表示的算法。它包括两种训练方式：Skip-gram和CBOW（Continuous Bag of Words）。通过训练语料库，Word2Vec能够将词汇映射到向量空间，并且使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。

2.2.2 GloVe模型

GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种利用全局词汇共现矩阵统计信息来学习词嵌入表示的模型。它通过最小化词汇共现矩阵的重构误差来学习词向量表示。GloVe模型在高频词汇和低频词汇的表示效果上都相对较好。

2.2.3 FastText模型

FastText是一种由Facebook AI Research开发的词嵌入模型。它通过将一个词拆分成多个subword来学习词嵌入表示。FastText在处理词汇拼写错误和处理未登录词时具有较好的性能。

### 2.3 词嵌入在自然语言处理中的应用

词嵌入模型在自然语言处理中有着广泛的应用。其中，最常见的应用是文本分类、情感分析、命名实体识别和机器翻译等任务。词嵌入模型能够提供语义上更为丰富的词汇表示，进而提升这些任务的性能。

词嵌入模型还可以用于查找相似词、词义消歧、句子相似度计算等应用。通过计算词向量之间的距离或相似度，可以实现对词汇语义的探索和理解，从而为更加复杂的自然语言处理任务提供支持。

总之，词嵌入模型具有广泛的应用前景，它为自然语言处理任务提供了更好的词汇表示方式，能够提升模型的性能和表达能力。
### 3. 第三章：TF-IDF和词嵌入模型的结合

#### 3.1 TF-IDF与词嵌入模型的差异与优势

在信息检索和自然语言处理领域，TF-IDF和词嵌入模型是两种常用的文本表示方法。TF-IDF侧重于通过词频和逆文档频率来衡量词语在文本中的重要程度，而词嵌入模型则将词语映射到