1、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).(逆文档词频)

2、自我理解:

  公式TF = $$\frac{语料库中关键词出现的次数}{总词数量}$$    ##权重w  (词频)

或者

TF =  $$\frac{某个词在文章中出现的次数}{文章中出现词最多的次数}$$

IDF = $$log\frac{文档总数}{某个文件(文档)关键词出现的次数+1}$$           ##文档总数。多个文件

TF-IDF = TF * IDF     #词频-逆文档词频   词频 * 逆文档词频

3、通常算法实现的步骤:

1)、分词

2)、文件数

3、python 算法实现:jieba

4、hanlp实现

5、nltk的实现

6、Scikit-Learn的实现

4、应用场景:

原理: https://blog.csdn.net/zrc199021/article/details/53728499

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