tfidf演算法

A. 如何計算文章之間的tf idf

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比

B. 如何計算tfidf語料庫從哪裡來

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比...

C. 逆文檔頻率的TFIDF的理論依據及不足之處

TFIDF演算法是建立在這樣一個假設之上的：對區別文檔最有意義的詞語應該是那些在文檔中出現頻率高，而在整個文檔集合的其他文檔中出現頻率少的詞語，所以如果特徵空間坐標系取TF詞頻作為測度，就可以體現同類文本的特點。另外考慮到單詞區別不同類別的能力，TFIDF法認為一個單詞出現的文本頻數越小，它區別不同類別文本的能力就越大。因此引入了逆文本頻度IDF的概念，以TF和IDF的乘積作為特徵空間坐標系的取值測度，並用它完成對權值TF的調整，調整權值的目的在於突出重要單詞，抑制次要單詞。但是在本質上IDF是一種試圖抑制噪音的加權 ，並且單純地認為文本頻數小的單詞就越重要，文本頻數大的單詞就越無用，顯然這並不是完全正確的。IDF的簡單結構並不能有效地反映單詞的重要程度和特徵詞的分布情況，使其無法很好地完成對權值調整的功能，所以TFIDF法的精度並不是很高。此外，在TFIDF演算法中並沒有體現出單詞的位置信息，對於Web文檔而言，權重的計算方法應該體現出HTML的結構特徵。特徵詞在不同的標記符中對文章內容的反映程度不同，其權重的計算方法也應不同。因此應該對於處於網頁不同位置的特徵詞分別賦予不同的系數，然後乘以特徵詞的詞頻，以提高文本表示的效果。

D. tf-idf 演算法中，在計算tf歸一化的時候，分母取值不太清楚

如果文本中的詞只有3個『好人』和2個『壞人』，那麼分母就是2+3，即分母是該文本中所有詞出現的頻次

E. tfidf演算法的log底數是多少

底數是10，比如總共1000篇文章，出現關鍵詞的文章有100篇，後面的idf對數值就是2

F. python sklearn中tf-idf中的idf是怎麼計算的

1首先需要安裝Cython網載進行本安裝pythonsetup.pyinstall2載Sklearn包進行本安裝（使用pip或easy_install總錯cannotimportmurmurhash3_32終本安裝功）3安裝用nosetests-vsklearn進行測試

G. 針對詞語在多個文件里該怎麼使用TF-IDF計算詞頻

TF-idf演算法其實是一種用戶資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術，常常被SEOER們應用到，而很多人或許不太知道，其實最直觀的了解就是「網站關鍵詞密度」。

直接切入主題，TF-idf演算法到底是如何計算的：

公式：

TF：詞頻

IDF：逆文本頻率指數

TF-IDF=TF*IDF

我們舉例說明，TF詞頻的意思，是指一個詞出現在頁面中的次數，如果一篇文章的總詞語數是200，而「網站優化」這個詞出現了4次，那麼這個詞頻TF=4/200，也就是0.02。

而IDF也就是很文件頻率，指這個詞在多少頁面出現過計數為N，文件總數計數為M，那麼IDF=lg(M/N)。假設「網站優化」在2000個頁面出現，總文件數為1億,那麼文件頻率IDF=lg(100000000/2000)=4.69897,那麼計算最後的TF-IDF=0.02*4.69897=0.0939794。

這只是一個判斷一個頁面的相關度的問題，而在SEO網站優化中，並不只是判斷TF-IDF的值加分，我們需要一個識別度高的詞來為頁面加分。例如：搜索引擎收錄一萬億個頁面，應該說每個頁面都會有「的、是、中、地、得」等等詞，這些高頻詞也叫噪音詞或停止詞，搜索引擎會去除這些詞，所以這些詞的加分權重其實應該是0。計算公式：TF-IDF=log(1萬億/一萬億)=log1=0。

其實在搜索引擎檢索中，計算權重的時候，會根據每個詞分詞來計算，例如：「SEO網站優化的技巧」這個詞。

假設：SEO頁面檢索數位2000萬，網站優化的檢索數為1000萬，技巧的檢索數為50000萬

搜索引擎索引總數假設為100億。

SEO在www.ruihess.com這個網站中頁面(頁面總詞數400)出現8次，網站優化出現10次，技巧出現16次。

那麼各自的詞頻

TF(SEO)=8/400=0.02,

TF(網站優化)=10/400=0.025

TF(技巧)=20/400=0.04

TF(的)=上面已近提到，的屬於高頻停止詞，權重為0。

那麼搜索「SEO網站優化的技巧」這個頁面的相關度為：TF(總)=0.02+0.025+0.05=0.095。

而IDF(SEO)=LOG(10000000000/20000000)=2.69897

IDF(網站優化)= LOG(10000000000/10000000)=3

IDF(技巧)=log(10000000000/100000000)=1.69897

這么算下來之後，每個詞為搜索「SEO網站優化的技巧」為頁面的權重和相關度貢獻的值分別為：

Tf-idf(seo)=0.02*2.69897=0.0539794

Tf-dif(網站優化)=0.025*3=0.075

Tf-idf(技巧)=0.04*1.69897=0.0679588

由此可以看出，雖然技巧出現的頻率更高，但識別度沒有SEO和網站優化高，所以為頁面的權重貢獻度並不是太大。

一個詞的預測能力也就是識別度越高，那麼這個詞的權重越大，反之則越小，看到「網站優化「可能你就已經基本了解這個頁面要講什麼，但是看到技巧，你可能還不是太明白頁面的主題。

當然這支持搜索引擎的演算法的一個點，我們還要結合標簽來實現權重的提升，例如H標簽，而主關鍵詞周邊的詞也會加分，這里周邊是指在一個標簽內的例如：SEO網站優化的技巧主要是一些搜索引擎優化

H. tf-idf演算法為什麼要取對數

所以,000，TF-IDF分數就可以由計算詞頻除以文件頻率而得到。一個計算文件頻率 (DF) 的方法是測定有多少份文件出現過「母牛」一詞。TFIDF實際上是，當m大的時候，則說明詞條t具有很好的類別區分能力：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，IDF反文檔頻率(Inverse Document Frequency)，適合用來分類，顯然所有包含t的文檔數n=m+k，而其它類包含t的文檔總數為k。以上面的例子來說，其文件頻率就是 0，網際網路上的搜尋引擎還會使用基於連結分析的評級方法。TF-IDF是一種統計方法,000份的話。TF-IDF加權的各種形式常被搜尋引擎應用。這就是IDF的不足之處。IDF的主要思想是，並選來作為該類文本的特徵詞以區別與其它類文檔，「母牛」一詞在該文件集的TF- IDF分數會是 300 (0。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數為m，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，並且在其他文章中很少出現。詞頻 (TF) 是一詞語出現的次數除以該文件的總詞語數，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。TF表示詞條在文檔d中出現的頻率。除了TF-IDF以外;100)，而文件總數是 10，就說明該詞條t類別區分能力不強,000份文件出現過，則說明該詞條能夠很好代表這個類的文本的特徵.03/，按照IDF公式得到的IDF的值會小。假如一篇文件的總詞語數是100個.0001 (1000/10：如果包含詞條t的文檔越少，那麼「母牛」一詞在該文件中的詞頻就是 0，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降，用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度，如果「母牛」一詞在1，n也大：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency). 有很多不同的數學公式可以用來計算TF- IDF，這樣的詞條應該給它們賦予較高的權重。最後，以確定文件在搜尋結果中出現的順序，然後除以文件集里包含的文件總數，IDF越大。 TFIDF的主要思想是,000)，如果一個詞條在一個類的文檔中頻繁出現.0001)，也就是n越小.03 (3/，而詞語「母牛」出現了3次;0TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。但是實際上,000

I. 詞頻的TFIDF的理論依據及不足

TFIDF演算法是建立在這樣一個假設之上的：對區別文檔最有意義的詞語應該是那些在文檔中出現頻率高，而在整個文檔集合的其他文檔中出現頻率少的詞語，所以如果特徵空間坐標系取TF詞頻作為測度，就可以體現同類文本的特點。另外考慮到單詞區別不同類別的能力，TFIDF法認為一個單詞出現的文本頻數越小，它區別不同類別文本的能力就越大。因此引入了逆文本頻度IDF的概念，以TF和IDF的乘積作為特徵空間坐標系的取值測度，並用它完成對權值TF的調整，調整權值的目的在於突出重要單詞，抑制次要單詞。但是在本質上IDF是一種試圖抑制雜訊的加權 ，並且單純地認為文本頻率小的單詞就越重要，文本頻率大的單詞就越無用，顯然這並不是完全正確的。IDF的簡單結構並不能有效地反映單詞的重要程度和特徵詞的分布情況，使其無法很好地完成對權值調整的功能，所以TFIDF法的精度並不是很高。
此外，在TFIDF演算法中並沒有體現出單詞的位置信息，對於Web文檔而言，權重的計算方法應該體現出HTML的結構特徵。特徵詞在不同的標記符中對文章內容的反映程度不同，其權重的計算方法也應不同。因此應該對於處於網頁不同位置的特徵詞分別賦予不同的系數，然後乘以特徵詞的詞頻，以提高文本表示的效果。

J. TFIDF標准化頻率計算公式TF （fi，dj）是什麼意思啊

士大夫