如何在 Python 中计算特定短语的 TF-IDF 值？

怎么入门文章编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《如何在 Python 中计算特定短语的 TF-IDF 值？》，涉及到，有需要的可以收藏一下

如何使用 Python 计算特定短语的 TF-IDF 值

在自然语言处理中，TF-IDF（词频-逆向文档频率）是一种广泛使用的文本向量化技术。但是，如果您希望计算特定短语或单词组的 TF-IDF 值，而不仅仅是个别单词，那么使用 TfidfVectorizer 可能会遇到一些挑战。

TfidfVectorizer 默认会将输入文本拆分成分词，这意味着它会计算 "This_is_book" 的 TF-IDF 值，并将其拆分为 "This"、"is"、"book" 三个单词的 TF-IDF 值。为了避免这种情况，有以下几种方法：

• 禁用分词：如果您知道您的文本不会出现多个单词组成的短语，则可以禁用分词，方法是将 analyzer 参数设置为 'word'。
• 调整 N-gram 范围：通过将 ngram_range 参数设置为 (1, 3)，您可以告诉 TfidfVectorizer 同时考虑 1-gram 和 2-gram，从而保留完整短语。

• 手动计算 TF-IDF：如果您不确定可以使用 TfidfVectorizer，也可以选择手动计算 TF-IDF 值。以下是如何实现的步骤：

  1. 计算每个单词组的词频。
  2. 计算文档中所有单词组的总词频。
  3. 计算每个单词组的逆向文档频率，即其在文档集合中出现的文档数除以文档总数的对数。
  4. 将词频乘以逆向文档频率，即可得到 TF-IDF 值。

通过使用这些方法，您可以计算出特定短语或单词组的 TF-IDF 值，而无需担心 TfidfVectorizer 的自动分词。

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