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python人工智能 TF-IDF NLP 特征提取 : 用 TF-IDF 实现一个 NLP 特征提取 任务,代码方案分享1(图文详解)

AIGC Micheal 7个月前 (12-27) 235次浏览 已收录 扫描二维码
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python人工智能 TF-IDF NLP 特征提取 : 用 TF-IDF 实现一个 NLP 特征提取 任务,代码方案分享1(图文详解)

TF-IDF NLP 特征提取

python人工智能 TF-IDF NLP 特征提取 : 用 TF-IDF 实现一个 NLP 特征提取 任务,代码方案分享

程序背景与用途:

这个程序旨在使用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法实现自然语言处理(NLP)中的特征提取任务。TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法,它可以通过计算文档中每个词的重要性来量化文本的特征。在本程序中,我们将使用TF-IDF算法提取文本数据中的关键词,并计算它们的权重。

代码结构:

  1. 数据预处理:我们将首先对原始文本数据进行预处理,包括文本清洗、分词和去除停用词等操作。
  2. 构建词典:接下来,我们将构建一个词典,将文本数据中的所有词语收集起来,并为每个词语分配一个唯一的索引。
  3. 计算TF:然后,我们将计算每个文档中每个词语的词频(TF)值。
  4. 计算IDF:接着,我们将计算每个词语的逆文档频率(IDF)值。
  5. 计算TF-IDF:最后,我们将使用TF和IDF的值计算每个文档中每个词语的TF-IDF权重。

以下是一个示例代码,用于实现TF-IDF特征提取任务:

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