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：
- 将你的词组作为字符串列表。设置tfidfvectorizer的ngram_range参数为(1, 1)，表示只考虑单个词组。使用fit_transform方法来计算tf-idf值。
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：
- 计算词组的频率并存储在字典中。计算总词组数。计算每个词组在文档中的tf。计算每个词组在整个语料库中的idf。将tf和idf相乘以获得tf-idf值。
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 mathdef 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，更多请关注范的资源库其它相关文章！
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