1.TF-IDF算法

基本思想：

• 如果一个词在一篇文档中出现的频率高，并且在语料库中其他文档中很少出现，则认为这个词有很好的类别区分功能

词频TF：Term Frequency，衡量一个term在文档中出现的有多频繁

• 平均而言出现越频繁的词，其重要性可能就越高

考虑到文章长度的差异，需要对词频做标准化

• TF(t) = (t出现在文档中的次数) / (文档中term总数)
• TF(t) = (t出现在文档中的次数) / (文档中出现最多的term的次数)

逆文档频率IDF：Inverse Document Frequency, 用于模拟在该语料的实际使用环境中，某一个term有多重要

• 把罕见的词的重要性调高，把常见词的重要性调低

IDF的具体算法

• IDF(t) = log(语料库中的文档总数 / (含有该term的文档总数+1))

TF-IDF = TF * IDF

• TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比
• 与该词在整个语料库中的出现次数成反比

2.基于sklearn的实现

# 计算TF-IDF
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
# 取出所有分词
words_list = list(chap.words_list)
countvec = CountVectorizer(min_df=5)  # 在5个以上章节中出现才保留
words_vec = countvec.fit_transform(words_list)  # 得到一个稀疏矩阵,词频矩阵

transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(words_vec) # 基于词频矩阵计算TF-IDF值
tfidf.toarray()