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python TF-IDF算法实现文本关键词提取

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2023-4-20 11:35 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    python TF-IDF算法实现文本关键词提取, g9 p: ?9 n+ t' a: M
    # i+ z6 _& x; e9 n1 ~
    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
    + D% j  @" @1 [) U3 P5 n4 o1 i8 U+ r- k7 c" J! T

    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]

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