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by heyj

January 13, 2023

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一種用於計算文本中每個詞語在文本中的重要程度的演算法。

TF (Term Frequency) 是指一個詞語在文本中出現的次數。這是用來衡量一個詞語在文本中的相對頻率。

IDF (Inverse Document Frequency) 是指一個詞語在所有文本中出現的次數。這是用來衡量一個詞語在整個文本集中的罕見程度。

TF-IDF 是將 TF 和 IDF 相乘得到的值。這個值用來衡量一個詞語在文本中的重要程度。詞語的 TF-IDF 值越高,則越重要。

TF-IDF 常用於文本挖掘,關鍵字提取和文本分類等任務中。

tf-idf缺點

TF-IDF 有一些缺點:

  1. 對於長文本不太適用:TF-IDF 的計算方法是基於每篇文章,所以對於長文本來說可能不太適用。
  2. 忽略語義:TF-IDF 只考慮詞語在文本中的頻率和罕見程度,而不考慮詞語的語義。
  3. 忽略上下文:TF-IDF 不考慮詞語在文本中的上下文,所以可能會將不相關的詞語誤認為相關。
  4. 對於短文本不夠精確:因為短文本中的詞語數量少,所以 TF-IDF 的結果可能不夠精確
  5. 不能很好的表示語義相似性,因為他没有考慮詞語之間的相似性

盡管有這些缺點,TF-IDF 仍然是一种廣泛使用的文本分析工具,因為它簡單易用且對絕大多數情况來講都是有效的。

tf idf python範例

TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) 是一种用来衡量一个词语在文档中重要性的算法。它通过计算一个词语在文档中出现的次数与在所有文档中出现的次数的比值来衡量一个词语的重要性。

在 Python 中,可以使用第三方库如 Scikit-learn、gensim、NLTK 等来計算 TF-IDF。

以 Scikit-learn 為例,下面是一個簡單的 TF-IDF 的 Python 程式碼範例:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文本資料
documents = ['This is the first document.',
             'This is the second second document.',
             'And the third one.',
             'Is this the first document?']

# 建立 TfidfVectorizer 物件
tfidf = TfidfVectorizer()

# 計算 TF-IDF 值
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(documents)

# 取得特徵名稱
feature_names = tfidf.get_feature_names()

# 取得每個文本的 TF-IDF 值
for col in tfidf_matrix.nonzero()[1]:
    print(feature_names[col], ' - ', tfidf_matrix[0, col])

這個示例建立了一個 TfidfVectorizer 物件,然後使用 fit_transform() 方法計算出文本資料的 TF-IDF 值。使用 get_feature_names() 方法來取得特徵名稱,然後在迴圈中取得每個文本的 TF-IDF 值。

tf-idf sklearn

在 Scikit-learn 中,可以使用 TfidfVectorizer 類別來計算文字資料的 TF-IDF 值。該類別是一個文字特徵提取器,可以用來將文字轉換為詞頻矩陣。它可以接受一個或多個文字檔案或文字字串作為輸入,並輸出一個詞頻矩陣。

下面是一個使用 TfidfVectorizer 類別計算文字資料的 TF-IDF 值的簡單示例:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文字資料
documents = ['這是第一篇文件。',
             '這是第二篇文件。',
             '第三篇文件。',
             '這是第一篇文件嗎?']

# 建立 TfidfVectorizer 物件
tfidf = TfidfVectorizer()

# 計算 TF-IDF 值
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(documents)

# 印出詞頻矩陣
print(tfidf_matrix)

在這個示例中,我們首先定義了一個文字資料的清單,然後建立了一個 TfidfVectorizer 物件。使用 fit_transform() 方法計算出文字資料的 TF-IDF 值。最後,使用 print() 函數印出詞頻矩陣。

還可以使用 fit_transform(…) 方法來轉換文字資料並計算 TF-IDF 值,或者使用 transform(…) 方法在訓練模型後對新資料進行轉換。

TFIDF 例子

下面是一個簡單的 TF-IDF 範例,可以計算一組文字資料中每個詞彙的 TF-IDF 值:

# 文字資料
documents = ['這是第一篇文件。',
             '這是第二篇文件。',
             '第三篇文件。',
             '這是第一篇文件嗎?']

# 建立詞彙清單
vocab = []
for doc in documents:
    vocab += doc.split()
vocab = list(set(vocab))

# 計算每個詞彙的 TF 值
tf_values = {}
for word in vocab:
    tf_values[word] = [doc.count(word) / len(doc.split()) for doc in documents]

# 計算每個詞彙的 IDF 值
import math
idf_values = {}
for word in vocab:
    idf_values[word] = math.log(len(documents) / sum([1 for doc in documents if word in doc]))

# 計算每個詞彙的 TF-IDF 值
tfidf_values = {}
for word in vocab:
    tfidf_values[word] = [tf_values[word][i] * idf_values[word] for i in range(len(documents))]

# 印出結果
print(tfidf_values)

在這個示例中,我們首先定義了一組文字資料,然後建立了一個詞彙清單。接著,我們對每個詞彙計算出它在每篇文件中的 TF 值。接著,我們計算每個詞彙的 IDF 值。最後,我們將 TF 值和 IDF 值相乘,計算出每個詞彙在每篇文件中的 TF-IDF 值。

在實際應用中,有許多種不同的 TF-IDF 公式。例如,有些實現可能使用 log(N/df) 來計算每個詞彙的 IDF 值,其中 N 是文件總數,df 是每個詞彙的文件頻率。也有些實現可能使用 1+log(tf) 來計算每個詞彙的 TF 值。

此外,在實際應用中,您還可能需要對文本進行其他預處理步驟,例如刪除停用詞和進行分詞。這些步驟可能需要使用第三方庫,如 NLTK 或 TextBlob。

tf idf值

TF-IDF 值是一種文本特徵提取方法,用於衡量某個詞彙在文本中的重要程度。它是兩個值的乘積:

  • TF (term frequency):詞頻,表示某個詞彙在文本中出現的頻率
  • IDF (inverse document frequency):逆文檔頻率,表示某個詞彙在文本集合中的罕見程度

通常使用 TF-IDF 值來衡量文本中的關鍵詞或特徵詞,因為它能夠捕捉到文本中經常出現且在文本集合中罕見的詞彙。

TF-IDF值 越大,代表該詞彙在文件中越重要。

通常用於搜索引擎,文本挖掘,文本分析等領域。

tf-idf calculator

TF-IDF Calculator 是一種計算文本中詞彙的 TF-IDF 值的工具。它可以計算每個詞彙在文本中的 TF 值和在文本集合中的 IDF 值,並將其相乘得到該詞彙的 TF-IDF 值。

這種工具通常可以輸入文本或文本集合,並返回每個詞彙的 TF-IDF 值,以及按照 TF-IDF 值排序的詞彙列表。

通常有很多免費的在網上的 TF-IDF calculator可供使用,也有一些是付費的。 這些工具可以幫助您找到文本中的關鍵詞和特徵詞,並在搜索引擎優化,文本挖掘和文本分析等領域中使用。


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