tf/idf到底是怎么计算的啊？

wth1150 2007-03-30 02:10:15

两字符串：
BEIJING HUADONG XING WOOLENS CO LTD
BEIJING NUO WEI ER XIN XI XI TONG CO LTD
以单词来分，
BEIJING 2
HUANDONG 1
XING 1
WOOLENS 1
CO 2
LTD 2
NUO 1
WEI 1
ER 1
XIN 1
XI 2
TONG 1

词数一共16

那么TF1=？ IDF=？
TF2=？ IDF=？

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基于python的英文文档集上的tf、idf和tf_idf图像绘制，完整代码，博客详见：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/120442166

算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。源码为java实现

简介其他各类实训答案的目录见这里答案查询的入口网页版答案获取的方法简介见这里并不是所有的关卡都有答案，有些只有部分关卡有，因为金币数量有限 TF/IDF 算法 >>>查看第1关:去除停用词第2关:TF/IDF 算法 ...

#本程序的作用是通过TF/IDF算法完成对文本的关键词提取，输出前十个关键词。 importmath importjieba importjieba.possegaspsg fromgensimimportcorpora,models fromjiebaimportanalyse importfunctools classTfIdf(object): #四个参数分别是：训练好的idf字典，默认idf值，处理后的待提取文本，关键词数量 def...

编程界的小学生一、算法介绍1、TF1.1、概念1.2、举例2、IDF2.1、概念2.2、举例3、补充3.1、说明3.2、举例二、Demo演示1、数据准备2、进行搜索3、结果分析一、算法介绍 Elasticsearch采取的是TF/IDF算法来评估score的，而score决定了排序。每次搜索score分数越大的越靠前。 1、TF 1.1、概念 Term Frequency简称TF，就是搜索文本中的各个词条在要搜索的field文本中出现的次数，次数越多就越相关。 1.2、举例比如： doc1：hell

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