IDF((inverse document frequency)，叫做逆文档频率，用来衡量词在语料库中的常见程度。通俗的来讲，就是衡量词在语料库中的权重，比如上文提到 脚踏两只船 的家伙，权重就可以少一点，更为甚者，就更少一点，反之，如果 一夫一妻 的，作为嘉奖，给予最大权重，算是满分。下面亮出公式：以TF-IDF方式...
那IDF是什么呢？IDF叫做逆向⽂件频率：计算公式是：|D| 表⽰训练集的总⽂档数|{j:t¡Εdj}|表⽰包含词ti的所有⽂档 ⼀般由于|{j:t¡Εdj}|可能会为0，所以分母+1，这么表⽰： 意思就是⽂档总数除以包含该词的⽂档数再取对数。具体意思是啥呢，就是说如果包含某个词的⽂档...
idf = log(N/d) N是文档数量,存在该单词的文档的个数,这里IDF是一个全局概念,是一个单词在全局的分布情况,分布的越少,idf的值越高;IDF实现了"对于出现频率低"的单词赋予比较高的权重,比如"越位",是一个专业术语,一般只是出现在足球相关的文章中,那么,这个词的IDF就会比较大,或者说这个词的区分度会比较大。
TfidfVectorizer是一种常用的文本特征提取方法,用于将文本数据转换为数值特征向量。它基于TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)的...
TF-IDF Part 1、理论基础 1.1 关于理论 其实这次不应该叫“理论基础”了,应该叫“基础理论”,本着简单明了一看就懂的原则,就着这张越来越厚枪打不透的脸皮,我就“勉为其难”来讲一讲。 如果你之前没听说过TF-IDF,那我估计你现在看到TF-IDF也不会觉得特别陌生,你一定会感觉在哪见过,但又不是特别确切,那...
tfidf正是基于这种思想，单词的重要性 (权重)= （文档总数） /单词出现的文档总数，为了把这个值显得...
tf-idf的思想是，文本中最有价值的是信息是出现的比较多的非普适信息。其中TF，体现是当前文档中出现...
这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章...