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如何用Python实现词组级的TF-IDF计算?

时间:2024-11-13 10:07:19 144浏览 收藏

学习知识要善于思考,思考,再思考!今天golang学习网小编就给大家带来《如何用Python实现词组级的TF-IDF计算?》,以下内容主要包含等知识点,如果你正在学习或准备学习文章,就都不要错过本文啦~让我们一起来看看吧,能帮助到你就更好了!

如何用Python实现词组级的TF-IDF计算?

如何用python实现词组级tf-idf

tfidfvectorizer是一个可用于计算tf-idf值的python库。但是,如果你的特征词已经预先整理好,并且不希望库将它们拆分成单个单词,你可能需要其他方法。

使用tfidfvectorizer

如果你需要保持术语的完整性,请使用以下步骤:

  1. 将你的词组作为字符串列表。
  2. 设置tfidfvectorizer的ngram_range参数为(1, 1),表示只考虑单个词组。
  3. 使用fit_transform方法来计算tf-idf值。

自定义tf-idf计算

如果你更喜欢自己编写tf-idf计算程序,请遵循以下步骤:

  1. 计算词组的频率并存储在字典中。
  2. 计算总词组数。
  3. 计算每个词组在文档中的tf。
  4. 计算每个词组在整个语料库中的idf。
  5. 将tf和idf相乘以获得tf-idf值。

示例代码

以下是一个示例python代码,用于自定义计算词组级tf-idf值:

import math

def tf_idf(doc, terms):
  """计算词组的TF-IDF值。

  参数:
    doc: 文档作为字符串。
    terms: 作为字符串列表的预定义词组。

  返回:
    词组到其TF-IDF值的字典。
  """

  tf = {}
  for term in terms:
    tf[term] = doc.count(term)

  total_terms = sum(tf.values())
  idf = {}
  for term in terms:
    idf[term] = math.log(total_terms / (tf[term] + 1))

  return {term: tf[term] * idf[term] for term in terms}

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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