tfidf算法

A. 如何计算文章之间的tf idf

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比

B. 如何计算tfidf语料库从哪里来

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比...

C. 逆文档频率的TFIDF的理论依据及不足之处

TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权 ，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

D. tf-idf 算法中，在计算tf归一化的时候，分母取值不太清楚

如果文本中的词只有3个‘好人’和2个‘坏人’，那么分母就是2+3，即分母是该文本中所有词出现的频次

E. tfidf算法的log底数是多少

底数是10，比如总共1000篇文章，出现关键词的文章有100篇，后面的idf对数值就是2

F. python sklearn中tf-idf中的idf是怎么计算的

1首先需要安装Cython网载进行本安装pythonsetup.pyinstall2载Sklearn包进行本安装（使用pip或easy_install总错cannotimportmurmurhash3_32终本安装功）3安装用nosetests-vsklearn进行测试

G. 针对词语在多个文件里该怎么使用TF-IDF计算词频

TF-idf算法其实是一种用户资讯检索与资讯探勘的常用加权技术，常常被SEOER们应用到，而很多人或许不太知道，其实最直观的了解就是“网站关键词密度”。

直接切入主题，TF-idf算法到底是如何计算的：

公式：

TF：词频

IDF：逆文本频率指数

TF-IDF=TF*IDF

我们举例说明，TF词频的意思，是指一个词出现在页面中的次数，如果一篇文章的总词语数是200，而“网站优化”这个词出现了4次，那么这个词频TF=4/200，也就是0.02。

而IDF也就是很文件频率，指这个词在多少页面出现过计数为N，文件总数计数为M，那么IDF=lg(M/N)。假设“网站优化”在2000个页面出现，总文件数为1亿,那么文件频率IDF=lg(100000000/2000)=4.69897,那么计算最后的TF-IDF=0.02*4.69897=0.0939794。

这只是一个判断一个页面的相关度的问题，而在SEO网站优化中，并不只是判断TF-IDF的值加分，我们需要一个识别度高的词来为页面加分。例如：搜索引擎收录一万亿个页面，应该说每个页面都会有“的、是、中、地、得”等等词，这些高频词也叫噪音词或停止词，搜索引擎会去除这些词，所以这些词的加分权重其实应该是0。计算公式：TF-IDF=log(1万亿/一万亿)=log1=0。

其实在搜索引擎检索中，计算权重的时候，会根据每个词分词来计算，例如：“SEO网站优化的技巧”这个词。

假设：SEO页面检索数位2000万，网站优化的检索数为1000万，技巧的检索数为50000万

搜索引擎索引总数假设为100亿。

SEO在www.ruihess.com这个网站中页面(页面总词数400)出现8次，网站优化出现10次，技巧出现16次。

那么各自的词频

TF(SEO)=8/400=0.02,

TF(网站优化)=10/400=0.025

TF(技巧)=20/400=0.04

TF(的)=上面已近提到，的属于高频停止词，权重为0。

那么搜索“SEO网站优化的技巧”这个页面的相关度为：TF(总)=0.02+0.025+0.05=0.095。

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

IDF(网站优化)= LOG(10000000000/10000000)=3

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

这么算下来之后，每个词为搜索“SEO网站优化的技巧”为页面的权重和相关度贡献的值分别为：

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

Tf-dif(网站优化)=0.025*3=0.075

Tf-idf(技巧)=0.04*1.69897=0.0679588

由此可以看出，虽然技巧出现的频率更高，但识别度没有SEO和网站优化高，所以为页面的权重贡献度并不是太大。

一个词的预测能力也就是识别度越高，那么这个词的权重越大，反之则越小，看到“网站优化“可能你就已经基本了解这个页面要讲什么，但是看到技巧，你可能还不是太明白页面的主题。

当然这支持搜索引擎的算法的一个点，我们还要结合标签来实现权重的提升，例如H标签，而主关键词周边的词也会加分，这里周边是指在一个标签内的例如：SEO网站优化的技巧主要是一些搜索引擎优化

H. tf-idf算法为什么要取对数

所以,000，TF-IDF分数就可以由计算词频除以文件频率而得到。一个计算文件频率 (DF) 的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词。TFIDF实际上是，当m大的时候，则说明词条t具有很好的类别区分能力：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)，适合用来分类，显然所有包含t的文档数n=m+k，而其它类包含t的文档总数为k。以上面的例子来说，其文件频率就是 0，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法。TF-IDF是一种统计方法,000份的话。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用。这就是IDF的不足之处。IDF的主要思想是，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档，“母牛”一词在该文件集的TF- IDF分数会是 300 (0。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，并且在其他文章中很少出现。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。TF表示词条在文档d中出现的频率。除了TF-IDF以外;100)，而文件总数是 10，就说明该词条t类别区分能力不强,000份文件出现过，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征.03/，按照IDF公式得到的IDF的值会小。假如一篇文件的总词语数是100个.0001 (1000/10：如果包含词条t的文档越少，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是 0，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度，如果“母牛”一词在1，n也大：TF * IDF，TF词频(Term Frequency). 有很多不同的数学公式可以用来计算TF- IDF，这样的词条应该给它们赋予较高的权重。最后，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序，然后除以文件集里包含的文件总数，IDF越大。 TFIDF的主要思想是,000)，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现.0001)，也就是n越小.03 (3/，而词语“母牛”出现了3次;0TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。但是实际上,000

I. 词频的TFIDF的理论依据及不足

TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪声的加权 ，并且单纯地认为文本频率小的单词就越重要，文本频率大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。
此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

J. TFIDF标准化频率计算公式TF （fi，dj）是什么意思啊

士大夫