TF-IDF算法在自然语言处理中的应用

"这篇资源是关于如何在MATLAB中实现TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)权重计算的代码示例。TF-IDF是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛使用的统计方法，它能衡量一个词在文档集合中的重要性。在自然语言处理任务中，TF-IDF常用于特征提取，帮助区分文档之间的差异，进而应用于文本分类等任务。提供的代码中定义了一个名为`tfidf`的函数，接受文档集合和关键词作为输入，输出包括词频（Term Frequency, TF）、逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）以及最终的TF-IDF权重矩阵。" TF-IDF算法的核心思想是： 1. **词频(Term Frequency, TF)**：表示一个词在文档中出现的频率，计算公式通常是该词在文档中出现的次数除以文档中总词数。在代码中，`tf`矩阵的每个元素表示相应关键词在对应文档中的词频。 2. **逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)**：用于惩罚那些在大量文档中频繁出现的词，因为它们可能不包含太多特定信息。IDF计算公式为log(文档总数 / (含有该词的文档数 + 1))，防止分母为0。在代码中，`idf`向量存储了所有关键词的IDF值。 3. **TF-IDF Weight**：将词频与逆文档频率相乘得到TF-IDF权重，表达式为`TF * IDF`，表示词的重要性。在代码中，`weight`矩阵存储了最终的TF-IDF权重值。 4. **代码执行流程**： - 清理变量。 - 定义示例文档和关键词。 - 初始化矩阵：`tf`、`idf`、`count`（用于统计词出现次数）、`wordnum`（存储每个文档的单词数量）和`weight`。 - 使用循环遍历每个文档： - 将文档转换为字符数组。 - 找到文档中的分隔符（如空格），分割出单词。 - 遍历每个单词，计算词频，更新`count`矩阵，并计算`wordnum`。 - 计算每个关键词的IDF值。 - 计算TF-IDF权重并存储到`weight`矩阵。 5. **应用**：这段代码可用于对一组文档进行预处理，提取特征向量，然后可以用于文本分类或其他基于TF-IDF的自然语言处理任务。 这个代码片段提供了一个基础的TF-IDF计算框架，但实际应用中可能需要进一步优化，例如添加停用词列表排除常见词汇，或者使用n-gram扩展单个词的上下文信息。