如何用python实现词组级tf-idf
tfidfvectorizer是一个可用于计算tf-idf值的python库。但是，如果你的特征词已经预先整理好，并且不希望库将它们拆分成单个单词，你可能需要其他方法。
使用tfidfvectorizer
如果你需要保持术语的完整性，请使用以下步骤：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
自定义tf-idf计算
如果你更喜欢自己编写tf-idf计算程序，请遵循以下步骤：
示例代码
以下是一个示例python代码，用于自定义计算词组级tf-idf值：
import math
def tf_idf(doc, terms):
"""计算词组的TF-IDF值。
参数：
doc: 文档作为字符串。
terms: 作为字符串列表的预定义词组。
返回：
词组到其TF-IDF值的字典。
"""
tf = {}
for term in terms:
tf[term] = doc.count(term)
total_terms = sum(tf.values())
idf = {}
for term in terms:
idf[term] = math.log(total_terms / (tf[term] + 1))
return {term: tf[term] * idf[term] for term in terms}以上就是如何用Python实现词组级的TF-IDF计算？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
广告![ThinkPHP5快速开发企业站点[全程实录]](https://img.php.cn/upload/course/000/000/068/6253d918a3ce7278.png)
收藏
收藏
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号
494
