TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）

TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）是一种在信息检索与文本挖掘中非常常用的关键词提取方法，用于衡量一个词在文档集合中的重要性。它的核心思想是：

如果一个词在某个文档中出现得频繁，同时在其他文档中很少出现，那么这个词对该文档具有较强的区分性，应当被赋予较高的权重。

一、TF-IDF 的基本组成

1. TF（Term Frequency）——词频

表示词语在当前文档中出现的频率。常见定义如下：

用于衡量词对当前文档的重要性。

2. IDF（Inverse Document Frequency）——逆文档频率

表示某个词在整个语料库中出现的“稀有程度”：

其中：

• NNN：语料库中的文档总数

• ∣{d∈D:t∈d}：包含词 t 的文档数量

• 加 1 是为了避免除以 0

IDF 越大，说明词越“稀有”，对区分性越重要。

3. TF-IDF 计算公式

即：某词在某文档中的词频 × 该词在整个语料库中的逆文档频率。

二、TF-IDF 的直观理解

• 一个词在文档中频繁出现 → TF 高 → 可能重要

• 但如果这个词在所有文档中都频繁出现（比如 “的”“是”“and”） → IDF 低 → 权重应该降低

• 所以 TF-IDF 是一种平衡词频与泛用性的机制

三、使用场景

• 关键词提取：找出一篇文章中最重要的词语

• 文本分类：将文档向量化后用于机器学习模型

• 信息检索：计算查询和文档之间的相关性（如搜索引擎）

四、TF-IDF 的特点

优点：

• 简单高效，无需训练模型

• 能过滤掉高频但无意义的词（如停用词）

• 常用于传统机器学习方法（SVM、朴素贝叶斯等）中的文本特征表示

缺点：

• 无法捕捉语义（“漂亮”和“美丽”是不同的词）

• 对词的顺序不敏感（bag-of-words 特性）

• 对长文档可能存在偏差（词频偏大）

五、TF-IDF 在 Python 中的使用示例（基于 scikit-learn）

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = ["我喜欢自然语言处理","语言模型是人工智能的核心","我正在学习文本挖掘"
]vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)# 输出词汇表
print(vectorizer.get_feature_names_out())# 查看第一个句子的TF-IDF向量
print(tfidf_matrix[0].toarray())