人工智能AI面试题-6.3了解TF-IDF算法（深入剖析，码农必读）

6.3了解TF-IDF算法（深入剖析，码农必读） TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，广泛用于挖掘文章中的关键词。这个算法不仅简单高效，而且在文本数据清洗的初期应用广泛。 TF-IDF包含两个关键概念，一个是"词频"（Term Frequency，简称TF），另一个是"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，简称IDF）。 想象一下，我们有一篇名为《量化系统架构设计》的长文。文中的高频词往往是那些常见但对最终结果毫无帮助的词语，例如："的"、"是"、"了"等。这些词语在文档中频繁出现，但对于结果并不重要，需要被过滤掉。TF可以用来统计这些高频停用词，将其过滤。这样，我们只需考虑那些有实际意义的词语。 然而，另一个问题随之而来，例如，我们可能会发现"量化"、"系统"和"架构"这三个词语在文章中出现的次数相同。这是否意味着它们在关键词排序中的重要性也相同？实际上，"系统"这个词在其他文章中可能更常见。因此，在关键词排序上，"量化"和"架构"应该排在"系统"之前。这时候，IDF就派上用场了。IDF会为常见词语分配较小的权重，其大小与词语的常见程度成反比关系。 有了TF（词频）和IDF（逆文档频率），我们可以将这两个值相乘，得到一个词语的TF-IDF值。某个词语在文章中的TF-IDF越大，通常意味着该词语在文章中的重要性越高。通过计算文章中各个词语的TF-IDF值，按降序排列，排在最前面的几个词语，就是该文章的关键词。 **TF-IDF算法步骤:** 1. 计算词频（TF）：考虑到文章的长短不一，为了便于不同文章的比较，需要对"词频"进行标准化处理。 2. 计算逆文档频率（IDF）：需要使用一个语料库（corpus），以模拟语言的使用环境。如果一个词越常见，分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。 3. 计算TF-IDF：TF-IDF与一个词在文章中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。通过计算文章中各个词语的TF-IDF值，由大到小排序，排在最前面的几个词语就是该文章的关键词。 **优缺点:** TF-IDF的优点在于它的简单快速，容易理解。但缺点是有时候用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面，重要的词出现的可能不够多。此外，TF-IDF计算无法考虑词语的位置信息，也无法体现词语在上下文的重要性。如果需要考虑词语的上下文结构，可能需要使用word2vec等其他算法来支持。 希望这篇解答对你对TF-IDF算法的理解有所帮助。如果有更多问题或需要进一步解释，请随时提出。 😄