TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用于信息檢索與數據挖掘的常用加權技術。

1.什么是TF-IDF TF-IDF是一種統計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。除了TF-IDF以外，因特網上的搜索引擎還會使用基于鏈接分析的評級方法，以確定文件在搜尋結果中出現的順序。 TFIDF的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。TFIDF實際上是：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency)，IDF反文檔頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現的頻率。 2.TF-IDF原理 TFIDF的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。TFIDF實際上是：TF * IDF，TF詞頻(Term Frequency)，IDF逆向文件頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現的頻率。 IDF的主要思想是：如果包含詞條t的文檔越少，也就是n越小，IDF越大，則說明詞條t具有很好的類別區分能力。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數為m，而其它類包含t的文檔總數為k，顯然所有包含t的文檔數n=m+k，當m大的時候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值會小，就說明該詞條t類別區分能力不強。但是實際上，如果一個詞條在一個類的文檔中頻繁出現，則說明該詞條能夠很好代表這個類的文本的特征，這樣的詞條應該給它們賦予較高的權重，并選來作為該類文本的特征詞以區別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處. 在一份給定的文件里，詞頻（term frequency，TF）指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的頻率。這個數字是對詞數(term count)的歸一化，以防止它偏向長的文件。（同一個詞語在長文件里可能會比短文件有更高的詞數，而不管該詞語重要與否。）

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對于在某一特定文件里的詞語來說，它的重要性（詞頻term frequency，TF）可表示為：

• 分子是該詞在文件中的出現次數，
• 分母是在文件中所有字詞的出現次數之和。

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某一特定詞語的IDF，可以由總文件數目除以包含該詞語之文件的數目，再將得到的商取對數得到：??

• |D|：語料庫中的文件總數
• 包含詞語的文件數目（即的文件數目）

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然后再計算TF與IDF的乘積。 某一特定文件內的高詞語頻率，以及該詞語在整個文件集合中的低文件頻率，可以產生出高權重的TF-IDF。因此，TF-IDF傾向于過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。

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3.For example: 假如一篇文件的總詞語數是100個，而詞語“母牛”出現了3次，那么“母牛”一詞在該文件中的詞頻就是 0.03 (3/100)。一個計算文件頻率 (DF) 的方法是測定有多少份文件出現過“母牛”一詞，然后除以文件集里包含的文件總數。所以，如果“母牛”一詞在1,000份文件出現過，而文件總數是 10,000,000份的話，其文件頻率就是 0.0001 (1000/10,000,000)。最后，TF-IDF分數就可以由計算詞頻除以文件頻率而得到。以上面的例子來說，“母牛”一詞在該文件集的TF- IDF分數會是 300 (0.03/0.0001)。這條公式的另一個形式是將文件頻率取對數。

轉載于:https://www.cnblogs.com/daneres/p/5673762.html

總結

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