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【NLP模型】文本建模（2）TF-IDF關(guān)鍵詞提取原理

2年前作者：無水先生分類：Toy博客閱讀(29)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了【NLP模型】文本建模（2）TF-IDF關(guān)鍵詞提取原理。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

一、說明

? ? ? ? tf-idf是個可以提取文章關(guān)鍵詞的模型；他是基于詞頻，以及詞的權(quán)重綜合因素考慮的詞價值刻度模型。一般地開發(fā)NLP將包含三個層次單元：最大數(shù)據(jù)單元是語料庫、語料庫中有若干文章、文章中有若干詞語。這樣從詞頻上說，就有詞在文章的頻率，詞在預(yù)料庫的頻率，文章在預(yù)料庫的頻率等概念，合理用這些概念，提取詞的真實價值，起到提取關(guān)鍵詞的目的。? ? ? ??

二、TF-IDF基本概念

2.1 預(yù)料庫、文章、單詞的關(guān)系

????????一般地開發(fā)NLP將包含三個層次單元：最大數(shù)據(jù)單元是語料庫、語料庫中有若干文章、文章中有若干詞語。這里先對這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行說明：

語料庫：預(yù)料庫由海量的文章組成，并且各領(lǐng)域的文章的分布不能太偏。
文章：每個文章都屬于一個領(lǐng)域，不同領(lǐng)域的文章高頻高頻詞匯是不同的。
詞匯：每個文章都由詞匯構(gòu)成，每個詞匯的出現(xiàn)頻率可以用對應(yīng)直方圖表示。

【NLP模型】文本建模（2）TF-IDF關(guān)鍵詞提取原理

2.2 什么是tf，什么是idf

????????假設(shè)文庫中有兩本書《金陵稅負(fù)考》、《宇宙能量分析》詞頻高在文章中往往是停用詞，“的”，“是”，“了”等，這些在文檔中最常見但對結(jié)果毫無幫助、需要過濾掉的詞，用TF可以統(tǒng)計到這些停用詞并把它們過濾。當(dāng)高頻詞過濾后就只需考慮剩下的有實際意義的詞。

????????但這樣又會遇到了另一個問題，我們可能發(fā)現(xiàn)"稅收&文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-481350.html

到了這里，關(guān)于【NLP模型】文本建模（2）TF-IDF關(guān)鍵詞提取原理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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