TF-IDF详解及Java实战示例

80 浏览量更新于2024-09-02 收藏 226KB PDF 举报

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种广泛应用于信息检索和文本挖掘中的重要加权技术。它的核心思想在于衡量一个词对于文档的重要性，通过结合词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）来确定每个词的权重。TF衡量的是一个词在文档中的出现频率，而IDF则是评估这个词在整个文集中的普遍性，频率低的词通常更有区分性。 TF的计算公式为：TF(t, d) = (词t在文档d中出现的次数) / (文档d中总词数)。这个公式确保了高频词不会因为频繁出现而过度影响整体权重，因为它只考虑了在当前文档内的频率。 IDF则更侧重于词的稀有性，计算公式为：IDF(t) = log( |D| / df(t))，其中|D|是文集中的文档总数，df(t)是包含词t的文档数量。当一个词在大部分文档中都出现时，df(t)接近|D|，IDF值会小，反之则大。这样就使得IDF有助于排除常用词，提高独特词汇的权重。 Java实现TF-IDF的过程通常包括以下步骤： 1. 导入必要的库：使用如IKAnalyzer-2012.jar这样的中文分词工具进行词的处理，它提供了对分词、词性标注等功能的支持。 2. 定义类和方法：创建一个名为`ReadFiles`的类，其中包含一个接收参数的方法，用于读取文件并进行分析。 3. 使用IKAnalyzer进行分词：在Java代码中，通过调用IKAnalyzer的实例，对输入的文本进行分词，得到每个词的出现频率。 4. 计算TF和IDF：根据分词结果，计算每个词的TF值，然后根据文集大小和词的文档频率计算IDF值。 5. 组合TF和IDF：将TF值乘以IDF值，得到最终的TF-IDF值，这个值反映了词在文档中的重要性。 6. 应用到实际场景：在文本分类、关键词提取等任务中，可以根据TF-IDF得分选择最能代表文档主题的关键词。通过Java实现TF-IDF，可以帮助我们有效地处理和分析大量文本数据，提升信息检索和文本挖掘的精度。这份代码实例具有很高的参考价值，对于学习和实践TF-IDF算法的人来说，是一个实用的教程。

TF-IDF理解及其理解及其Java实现代码实例实现代码实例

主要介绍了TF-IDF理解及其Java实现代码实例，简单介绍了tfidf算法及其相应公式，然后分享了Java实现代

码，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

TF-IDF

前言前言

前段时间，又具体看了自己以前整理的TF-IDF，这里把它发布在博客上，知识就是需要不断的重复的，否则就感觉生疏了。

TF-IDF理解理解

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想

是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区

分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document

Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则

说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包

含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际

上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予

较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.

TF公式：

以上式子中是该词在文件中的出现次数，而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和。

IDF公式：

|D|：语料库中的文件总数

：包含词语 t

的文件数目（即 n

i,j

不等于0的文件数目）如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此

一般情况下使用

然后

TF-IDF实现（实现（Java））

这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar，用其进行分词

具体代码如下：

package tfidf;

import java.io.*;

import java.util.*;

import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

public class ReadFiles {

/**

* @param args

private static ArrayList<String> FileList = new ArrayList<String>();

// the list of file

//get list of file for the directory, including sub-directory of it

public static List<String> readDirs(String filepath) throws FileNotFoundException, IOException

{

try

{

File file = new File(filepath);

if(!file.isDirectory())

{

System.out.println("输入的[]");

System.out.println("filepath:" + file.getAbsolutePath());

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TF-IDF详解及Java实战示例

tfidf算法 java代码

TFIDF算法java实现

tfIDF文本分类算法的java代码

tf-idf的python实现，返回值为tf-idf值

tf-idf进行文本预处理代码

TF-IDF java

按照TF-IDF值降序排列的代码

tf-idf算法改进python实现

java tf-idf

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