tfidf 文本抽取

1. tfidf 主要思想

如果某个词或短语在一篇文章出现的概率非常高,但是在其他文章中却很少出现,那么

就认为这个词或短语具有很好的具有很好的区分能力,主要用于分类

2. tfidf 作用:

评估词语对文章的重要性程度

. 计算tfidf

公式:

tfidf = tf * idf

tf:词语出现的频率

idf:逆向文档频率 :lg (总文章数 / 出现这个词语的文章数)

demo:

假如一篇文件的总词语数是100个，而词语非常出现了5次，

tf = 0.05

总文件数: 10000000 , 出现了非常这个词语 10000份文章

idf = lg(1000 0000 / 10000) =

tfidf = 0.15

4. api 接口:

from sklearn.feature_ import TfidfVectorizer

方法:

fit

transform

fit_transform

get_feature_names