如何用Python实现词组级的TF-IDF计算？

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如何用python实现词组级tf-idf

tfidfvectorizer是一个可用于计算tf-idf值的python库。但是，如果你的特征词已经预先整理好，并且不希望库将它们拆分成单个单词，你可能需要其他方法。

使用tfidfvectorizer

如果你需要保持术语的完整性，请使用以下步骤：

1. 将你的词组作为字符串列表。
2. 设置tfidfvectorizer的ngram_range参数为(1, 1)，表示只考虑单个词组。
3. 使用fit_transform方法来计算tf-idf值。

自定义tf-idf计算

如果你更喜欢自己编写tf-idf计算程序，请遵循以下步骤：

1. 计算词组的频率并存储在字典中。
2. 计算总词组数。
3. 计算每个词组在文档中的tf。
4. 计算每个词组在整个语料库中的idf。
5. 将tf和idf相乘以获得tf-idf值。

示例代码

以下是一个示例python代码，用于自定义计算词组级tf-idf值：

import math

def tf_idf(doc, terms):
  """计算词组的TF-IDF值。

  参数：
    doc: 文档作为字符串。
    terms: 作为字符串列表的预定义词组。

  返回：
    词组到其TF-IDF值的字典。
  """

  tf = {}
  for term in terms:
    tf[term] = doc.count(term)

  total_terms = sum(tf.values())
  idf = {}
  for term in terms:
    idf[term] = math.log(total_terms / (tf[term] + 1))

  return {term: tf[term] * idf[term] for term in terms}

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~