通俗解释TF-IDF

TF-IDF

一篇文档中出现的每个词都有其重要性，当我们快速阅读一篇文章的时候，重要的词可以让我们马上理解这篇文章大致和什么相关，举个最经典的例子，如果扫描文章多次遇见“蜜蜂”或者“养殖”，那这两个词对于这篇文章的理解就不可忽视，而不重要的词例如“的”或者“了”，对我们理解文章内容就几乎没有帮助，那么如何衡量每一个词的重要性呢？

首先直接上公式如下
$\text { tf } i d f(t, d, D)=t f(t, d) \times \text { idf }(t, D)$
之后逐个解释公式中的项

• t代表待衡量的词，d代表这个词所在的文档，D代表所有文档的集合

• tf：代表词频，也就是t这个词，在文档d中，到底出现了多少次

• idf：代表逆文档频率，感性理解就是如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需的关键词。这样就很容易理解idf会给少见的词较大权重，给常见的词较小权重，其表达式如下

$i d f(t, D)=\log \frac{N}{|\{d \in D: t \in d\}|}$

这里，N代表文档总数，分母就代表：包含该词的文档数+1（当前词所在文档），加1的话得到的idf值（也就是权重值）就可以低至0，同时也避免了分母是0。上面公式不直观，再看下面的表达式
$\text {逆文档频率(IDF)}=log(\frac{\text {语料库中包含的总文档数}}{\text {包含该词的总文档数+1}})$
为了便于记忆，需知IDF是针对文档而言的，是要通过统计多少个文档里面有这个词来衡量这个词的独特性。

于是，回过头看TF-IDF，易知下面两个知识点

• TF-IDF值很高：这个词在这篇文档中出现得很频繁，对文档语义贡献程度可能很高
• TF-IDF值很低：这个词有可能在这篇文档中出现得不频繁，也有可能这个词出现在太多文档里面了（太常见了）

所以，如果想快速看一篇文章可能写了些什么东西，就可以算出每个词的TF-IDF值然后降序排列，观察前几个词就能得到有用的信息。同时，TF-IDF也有应用于句表征任务（通过给词向量加权求和算出一句话的句向量）中给每个词表征（词向量）加权，这里的权重值就可以由TF-IDF值得来。

来源：CSDN

作者：Nstar-LDS

链接：https://blog.csdn.net/nstarLDS/article/details/104463517