西宁企业做网站网站备案多个域名
TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权算法，用于评估一个词在文档或语料库中的重要程度。它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个指标，能够有效过滤掉常见词（如“的”、“是”等），同时突出对文档区分度高的关键词。
Get it ：
- TF-IDF 是什么：一种统计方法，衡量词在文档中的重要性。
- 作用：TF-IDF主要用于关键词提取（也叫特征词提取）、文档相似度计算（将文档表示为 TF-IDF 向量，通过余弦相似度比较文档间的相似性）、文本分类与聚类
-
适用场景：适合需要快速、可解释性强的文本分析任务。但对语义敏感的任务需结合深度学习方法。
一、TF（词频）
衡量一个词在当前文档或文本中出现的频率，计算公式为：
或者：
意义：一个词在文档中出现的次数越多，可能越重要。
二、IDF（逆文档频率）
衡量一个词的普遍重要性，即它在整个IDF语料库中的罕见程度。计算公式为：
（加1是为了避免分母为0）
IDF语料库：可以理解为一个txt文件，记录着每个词的IDF值。形如，
| 词 | IDF |
| 优惠 | 8.5 |
| 包邮 | 7.0 |
| 折扣 | 8.0 |
意义：如果一个词在多数文档中都出现（如“的”），其IDF值会很低，反之则高。
三、TF-IDF的计算
TF-IDF有很多表达式形式，以其中一种简单的形式为例：
将TF和IDF相乘，得到词 t 在文档 d中的权重：
说明：某些计算分析工具（如python的jieba库）内置有官方的IDF语料库，无需自定义，只需要查表（IDF语料库）即可快速得到当前词的IDF值，而当前词的TF值就基于当前文本（即你要进行文本分析的文本、段落等） 来计算。因此，可以很快计算出TF-IDF。
核心思想：一个词在当前文档中出现次数多（TF高），且在语料库中罕见（IDF高），则TF-IDF值高，代表重要性强。
四、基于Python中jieba库的TF-IDF实现
方法：jieba.analyse.extract_tags()
方法的参数：
| 参数名 | 作用 |
|---|---|
topK | 返回关键词的数量。 |
withWeight | 是否返回关键词的权重值（True/False，默认 False）。 |
allowPOS | 指定保留的词性（如 ['n', 'v', 'ns'] 表示只提取名词、动词、地名）。默认为None，即不限词性 |
说明：
-
内置 IDF 语料库：jieba 自带一个预计算的 IDF 词典（基于大规模中文语料统计），默认无需自定义。
-
用户可覆盖（自定义语料库）：通过
jieba.analyse.set_idf_path()加载自定义 IDF 文件（适用于专业领域或特殊需求）。
注：大多数情况下，我们处理通用文本时，我们只需要使用内置的语料库即可，即直接调用jieba.analyse.extract_tags()，而不需要自定义语料库。当然了，可以自己去网上找语料库，又或者自己训练语料库（不建议）。
代码示例（使用内置语料库）：
import jieba.analysetext = '无声的博弈：现代医疗体系中的生命与伦理在这个被科技重塑的时代，医疗早已超越了简单的治病救人范畴，演变成一场关乎生命质量、资源分配与社会公平的复杂博弈。当基因编辑技术让我们能够"设计"婴儿，当人工智能比医生更早发现癌症征兆，医疗的边界正在被不断拓展，同时也带来了一系列深刻的伦理困境。现代医疗体系呈现出明显的技术悖论。一方面，质子治疗、机器人手术等尖端技术创造了无数生命奇迹；另一方面，过度医疗、天价药费又使许多家庭陷入经济困境。美国国立卫生研究院的数据显示，约40%的医疗检查属于不必要的过度医疗，这不仅浪费资源，还可能给患者带来额外风险。这种技术崇拜背后的商业逻辑，常常使医疗偏离了"以患者为中心"的初衷。更为严峻的是全球医疗资源的结构性失衡。世界卫生组织报告指出，占全球人口84%的发展中国家只享有11%的医疗支出。在非洲部分地区，一位医生需要照顾上万名患者；而在发达国家，医疗资源过剩导致的"防御性医疗"屡见不鲜。这种不平等不仅体现在地域之间，即使在同一个国家，城乡差距、医保覆盖差异也制造着不同的生命预期。医疗本质上是对生命的敬畏与守护。古希腊医生希波克拉底誓言中"不伤害"的原则，至今仍是医者的基本信条。在技术狂奔的时代，我们更需要回归这一原点：医疗不是冰冷的仪器数据，而是对生命尊严的捍卫；不是商业利润的来源，而是社会良知的体现。当我们在ICU外做生死抉择时，真正考验的不是医疗水平，而是一个社会的文明程度。医疗的未来，应当是人本主义的复归。这需要建立更公平的资源分配机制，发展精准而适度的诊疗技术，培养既有专业能力又具人文关怀的医疗人才。唯有如此，医疗才能真正成为守护人类健康的坚固堡垒，而非加剧社会分化的又一鸿沟。'# TF-IDF算法
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, # 提取前5个关键词withWeight=True, # 返回权重值allowPOS=('n', 'vn', 'v') # 只提取名词、动名词、动词
)print("TF-IDF关键词提取:")
for word, weight in keywords:print(f"{word}: {weight:.2f}")# 输出如下：
# TF-IDF关键词提取:
# 医疗: 0.70
# 生命: 0.22
# 技术: 0.14
# 资源分配: 0.13
# 患者: 0.11如果需要自定义语料库，则
import jieba.analyse# 加载自定义IDF
jieba.analyse.set_idf_path("myIDF.txt")text = "春季大促，全场优惠，满300包邮！"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)还有就是，在计算TF-IDF之前，可以先加载停用词（过滤掉一些没有用的词，比如‘一些’，‘一个’等）：
- 停用词较多时：
import jieba.analyse# 加载自定义IDF
jieba.analyse.set_idf_path("myIDF.txt")# 设置停用词文件路径（停用词过多时）
jieba.analyse.set_stop_words("stop_words.txt")text = "春季大促，全场优惠，满300包邮！"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)- 停用词较少时：
# 停用词较少时
from jieba.analyse import TFIDF# 自定义停用词列表
stop_words = ["的", "是", "在", "了", "呢"]# 初始化TF-IDF分析器并设置停用词
tfidf = TFIDF(stop_words=stop_words)text = "深度学习是人工智能的核心技术。"
keywords = tfidf.extract_tags(text, topK=5)
print(keywords) # 输出：['深度学习', '人工智能', '核心', '技术']# 文章如有错误，欢迎大家指正。我们下期再见