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wzjs 2025/7/19 0:00:10

保险微网站制作,网站友情链接的好处,精准营销推广软件,达州网络推广TF-IDF和词袋模型（Bag of Words, BoW）是文本特征提取的两种经典方法，下面我会用通俗易懂的方式对比讲解它们的原理、实现和应用场景，并附上代码示例。一、词袋模型（Bag of Words, BoW） 1. 核心思想粗暴但…

TF-IDF和词袋模型（Bag of Words, BoW）是文本特征提取的两种经典方法，下面我会用通俗易懂的方式对比讲解它们的原理、实现和应用场景，并附上代码示例。

一、词袋模型（Bag of Words, BoW）

1. 核心思想

粗暴但有效：将文本看作一个“装满单词的袋子”，忽略词序、语法，只统计每个词出现的频率。
类比：就像拆解乐高模型，把所有零件倒出来数一数每种积木的数量，而不关心原来怎么拼的。

2. 实现步骤

构建词表：统计所有文本中出现的唯一单词（即词汇表）。
生成向量：对每个句子，统计词表中每个词的出现次数。

3. 示例

原始文本：

句子1: "I love dogs."
句子2: "I hate dogs and cats."

词表（Vocabulary）：
['I', 'love', 'hate', 'dogs', 'and', 'cats']

向量化结果：

	I	love	hate	dogs	and	cats
句子1	1	1	0	1	0	0
句子2	1	0	1	1	1	1

4. Python代码

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus = ["I love dogs.", "I hate dogs and cats."]
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)print("词表：", vectorizer.get_feature_names_out())
print("向量矩阵：\n", X.toarray())

输出：

词表： ['and' 'cats' 'dogs' 'hate' 'love']
向量矩阵：[[0 0 1 0 1][1 1 1 1 0]]

5. 优缺点

优点：简单、计算快。
缺点：
- 忽略词序（"狗咬人"和"人咬狗"向量相同）。
- 高频常见词（如"the"、"is"）会主导特征。

二、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

1. 核心思想

加权统计：不仅考虑词频（TF），还惩罚在所有文档中常见的词（通过IDF）。
目的：突出对当前文档有区分度的词，抑制通用词。

2. 公式拆解

TF（词频）：
TF(t,d)=词t在文档d中出现的次数文档d的总词数TF(t,d)=文档d的总词数词t在文档d中出现的次数
IDF（逆文档频率）：
IDF(t)=log⁡(总文档数包含词t的文档数)IDF(t)=log(包含词t的文档数总文档数)
TF-IDF：
TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t)TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t)

3. 示例（同前文本）

计算"dogs"在句子1中的TF-IDF：
- TF = 1/3 ≈ 0.33
- IDF = log(2/2) = 0 （因为"dogs"在两个句子中都出现）
- TF-IDF = 0.33 * 0 = 0
计算"love"在句子1中的TF-IDF：
- TF = 1/3 ≈ 0.33
- IDF = log(2/1) ≈ 0.69 （仅句子1包含"love"）
- TF-IDF = 0.33 * 0.69 ≈ 0.23

4. Python代码

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = ["I love dogs.", "I hate dogs and cats."]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)print("词表：", vectorizer.get_feature_names_out())
print("TF-IDF矩阵：\n", X.toarray().round(2))

输出：

词表： ['and' 'cats' 'dogs' 'hate' 'love']
TF-IDF矩阵：[[0.   0.   0.55 0.   0.83][0.58 0.58 0.33 0.58 0.  ]]

（注：实际输出包含归一化，数值可能略有不同）

5. 优缺点

优点：
- 降低常见词的权重（如"dogs"的TF-IDF为0.33 vs. 词袋中的1）。
- 提升关键词的重要性（如"love"在句子1中权重高）。
缺点：
- 仍无法捕捉词序和语义。
- 计算量略大于词袋模型。

三、对比总结

特性	词袋模型（BoW）	TF-IDF
是否考虑词频	是（原始计数）	是（加权后的词频）
是否惩罚常见词	否	是（通过IDF）
适用场景	简单文本分类/基线模型	信息检索、关键词提取
计算复杂度	低	中等