数学建模社区-数学中国

标题: python TF-IDF算法实现文本关键词提取 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2023-4-20 11:35
标题: python TF-IDF算法实现文本关键词提取
python TF-IDF算法实现文本关键词提取
( Z3 j2 [  l: L0 x4 `: G- X4 u! Q( V4 d3 F% G
TF(Term Frequency)词频,在文章中出现次数最多的词,然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词,比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF(Inverse Document Frequency)逆文档频率,它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频(TF)和逆文档频率(IDF)以后,将两个值相乘,即可得到一个词的TF-IDF值,某个词对文章的重要性越高,其TF-IDF值就越大,所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况,但是单纯以“词频”衡量一个# l6 n7 g& G& y: \: ?) z8 m* I" u

# ?* c* P( n  t' f2 Q1 P) U1 m3 P: a

ython-167511.pdf

52.92 KB, 下载次数: 2, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 2 点体力  [记录]






欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5