TF-IDF算法详解与Python实现

"这篇读书笔记主要探讨了TF-IDF算法在关键词抽取中的应用，这是一种常用的自然语言处理（NLP）技术，用于评估单词在文档中的重要性。通过介绍TF-IDF的基本思想、计算公式以及使用Python的sklearn库进行实际操作，文章详细解释了如何将文本数据向量化并计算TF-IDF值。" TF-IDF算法是自然语言处理领域中的一种重要技术，用于识别文档中的关键信息。它的核心思想是：一个词在文档中的重要性不仅与其在文档内出现的频率有关，还与在整个文档集合（或语料库）中的普遍频率成反比。简单来说，如果一个词在特定文档中频繁出现，但在整个语料库中却较为罕见，那么这个词很可能就是该文档的主题或关键词。 TF-IDF的计算公式由两部分组成：词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。词频TF衡量的是词在文档中出现的次数，通常会进行归一化处理，避免长文档的优势。IDF则是通过计算词在多少文档中出现来确定其稀有性，公式为： IDFi = log(总文档数 / (含有词i的文档数 + 1)) TF-IDF值 = TF * IDF 在实际应用中，我们可以使用如Python的scikit-learn（sklearn）库来实现TF-IDF的计算。首先，需要使用`CountVectorizer`将文本转化为词频矩阵，接着使用`TfidfTransformer`将词频矩阵转换为TF-IDF值。以下是一个简单的示例： ```python import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer tag_list = ['iphone guuci huawei watch', 'huawei watch iphone watch iphone guuci', 'skirt skirt skirt flower', 'watch watch huawei'] # 将文本数据转换为词频矩阵 vectorizer = CountVectorizer() x = vectorizer.fit_transform(tag_list) # 计算TF-IDF值 transformer = TfidfTransformer() tfidf = transformer.fit_transform(x) print(tfidf.toarray()) ``` 在这个例子中，`tag_list`包含了四个文本样本，每个样本包含一些词。`CountVectorizer`会将这些文本转换为词频矩阵，`TfidfTransformer`则进一步将其转换为TF-IDF表示。输出的结果矩阵会显示每个词在每篇文档中的TF-IDF值，这些值可用于后续的关键词抽取或其他文本分析任务。 总结来说，TF-IDF算法是文本挖掘中的关键技术，它通过量化单词的重要性来帮助提取文档的关键词。在Python中，利用scikit-learn库可以方便地实现这一过程，从而为文本分析提供有效支持。