6.3了解TF-IDF算法（深入剖析，碼農(nóng)必讀） TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)，廣泛用于挖掘文章中的關(guān)鍵詞。這個算法不僅簡單高效，而且在文本數(shù)據(jù)清洗的初期應(yīng)用廣泛。 TF-IDF包含兩個關(guān)鍵概念，一個是"詞頻"（Term Frequency，簡稱TF），另一個是"逆文檔頻率"（Inverse Document Frequency，簡稱IDF）。 想象一下，我們有一篇名為《量化系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計》的長文。文中的高頻詞往往是那些常見但對最終結(jié)果毫無幫助的詞語，例如："的"、"是"、"了"等。這些詞語在文檔中頻繁出現(xiàn)，但對于結(jié)果并不重要，需要被過濾掉。TF可以用來統(tǒng)計這些高頻停用詞，將其過濾。這樣，我們只需考慮那些有實際意義的詞語。 然而，另一個問題隨之而來，例如，我們可能會發(fā)現(xiàn)"量化"、"系統(tǒng)"和"架構(gòu)"這三個詞語在文章中出現(xiàn)的次數(shù)相同。這是否意味著它們在關(guān)鍵詞排序中的重要性也相同？實際上，"系統(tǒng)"這個詞在其他文章中可能更常見。因此，在關(guān)鍵詞排序上，"量化"和"架構(gòu)"應(yīng)該排在"系統(tǒng)"之前。這時候，IDF就派上用場了。IDF會為常見詞語分配較小的權(quán)重，其大小與詞語的常見程度成反比關(guān)系。 有了TF（詞頻）和IDF（逆文檔頻率），我們可以將這兩個值相乘，得到一個詞語的TF-IDF值。某個詞語在文章中的TF-IDF越大，通常意味著該詞語在文章中的重要性越高。通過計算文章中各個詞語的TF-IDF值，按降序排列，排在最前面的幾個詞語，就是該文章的關(guān)鍵詞。 **TF-IDF算法步驟:** 1. 計算詞頻（TF）：考慮到文章的長短不一，為了便于不同文章的比較，需要對"詞頻"進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。 2. 計算逆文檔頻率（IDF）：需要使用一個語料庫（corpus），以模擬語言的使用環(huán)境。如果一個詞越常見，分母就越大，逆文檔頻率就越小越接近0。分母之所以要加1，是為了避免分母為0（即所有文檔都不包含該詞）。log表示對得到的值取對數(shù)。 3. 計算TF-IDF：TF-IDF與一個詞在文章中的出現(xiàn)次數(shù)成正比，與該詞在整個語言中的出現(xiàn)次數(shù)成反比。通過計算文章中各個詞語的TF-IDF值，由大到小排序，排在最前面的幾個詞語就是該文章的關(guān)鍵詞。 **優(yōu)缺點:** TF-IDF的優(yōu)點在于它的簡單快速，容易理解。但缺點是有時候用詞頻來衡量文章中的一個詞的重要性不夠全面，重要的詞出現(xiàn)的可能不夠多。此外，TF-IDF計算無法考慮詞語的位置信息，也無法體現(xiàn)詞語在上下文的重要性。如果需要考慮詞語的上下文結(jié)構(gòu)，可能需要使用word2vec等其他算法來支持。 希望這篇解答對你對TF-IDF算法的理解有所幫助。如果有更多問題或需要進(jìn)一步解釋，請隨時提出。 ??