這篇文章主要介紹了Python中Tf-idf怎么用，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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說(shuō)明

1、TF-IDF是如果詞或詞組出現(xiàn)在文章中的概率較高，而在其他文章中很少出現(xiàn)，那么它就被認(rèn)為具有很好的類(lèi)別區(qū)分能力，適合進(jìn)行分類(lèi)。

2、提取文本特征，用來(lái)評(píng)估字詞對(duì)文件集或某個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中文件的重要性。

實(shí)例

def tfidf_demo():
    """
    用tfidf的方法進(jìn)行文本特征提取
    :return:
    """
    # 1.將中文文本進(jìn)行分詞
    data = ["一種還是一種今天很殘酷，明天更殘酷，后天很美好，但絕對(duì)大部分是死在明天晚上，所以每個(gè)人不要放棄今天。",
            "我們看到的從很遠(yuǎn)星系來(lái)的光是在幾百萬(wàn)年之前發(fā)出的，這樣當(dāng)我們看到宇宙時(shí)，我們是在看它的過(guò)去。",
            "如果只用一種方式了解某樣事物，你就不會(huì)真正了解它。了解事物真正含義的秘密取決于如何將其與我們所了解的事物相聯(lián)系。"]
    data_new = []
    for sent in data:
        data_new.append(cut_word(sent))
    # print(data_new)
    # 2.實(shí)例化一個(gè)轉(zhuǎn)換器類(lèi)
    transfer = TfidfVectorizer(stop_words=["一種", '因?yàn)?#39;])
    # 3.調(diào)用fit_transform
    data_final = transfer.fit_transform(data_new)
    print("data_new:\n", data_final.toarray())
    print("特征名字:\n", transfer.get_feature_names())
    return None

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python中Tf-idf怎么用”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!

網(wǎng)頁(yè)名稱：Python中Tf-idf怎么用
文章起源：http://www.chinadenli.net/article48/gghoep.html

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