tfidf代码整理及理解
tfidf代码整理及理解
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizertfidf = TfidfVectorizer()corpus=[我 来到 北京 清华大学,#第一类文本切词后的结果，词之间以空格隔开他 来到 了 网易 杭研 大厦,#第二类文本的切词
tfidf代码整理及理解
from sklearn.feature_ import TfidfVectorizertfidf = TfidfVectorizer()corpus=[我 来到 北京 清华大学,#第一类文本切词后的结果，词之间以空格隔开他 来到 了 网易 杭研 大厦,#第二类文本的切词结果小明 硕士 毕业 与 中国 科学院,#第三类文本的切词结果我 爱 北京 天安门]#第四类文本的切词结果result = tfidf.fit_transform(corpus).toarray()
print(result)
# 统计关键词
word = tfidf.get_feature_names()
print(word)
# 统计关键词出现次数，几句话对比几次
for k,v in tfidf.vocabulary_.items():print(k,v)
# 对比第i类文本的词语tf-idf权重
for i in range(len(result)):print( ---------------------- ,i, -------------------- )for j in range(len(word)):print(word[j],result[i][j])输出结果如图：
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上传时间： 2024-02-10 06:15:52
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| -------------------- )for j in range(len(word)) | |