TF-IDF steht für Term Frequency Inverse Document Frequency von Datensätzen. Es kann als die Berechnung definiert werden, wie relevant ein Wort in einer Reihe oder einem Korpus für einen Text ist. Die Bedeutung nimmt proportional mit der Häufigkeit zu, mit der ein Wort im Text vorkommt, wird jedoch durch die Worthäufigkeit im Korpus (Datensatz) ausgeglichen.

Terminologien:

Begriffshäufigkeit: In Dokument d stellt die Häufigkeit die Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Wortes t dar. Daher können wir sehen, dass es relevanter wird, wenn ein Wort im Text erscheint, was rational ist. Da die Reihenfolge der Begriffe nicht von Bedeutung ist, können wir einen Vektor verwenden, um den Text im Beutel der Begriffsmodelle zu beschreiben. Für jeden spezifischen Begriff in der Arbeit gibt es einen Eintrag, dessen Wert die Begriffshäufigkeit ist.

Das Gewicht eines Begriffs, der in einem Dokument vorkommt, ist einfach proportional zur Häufigkeit des Begriffs.

tf(t,d) = count of t in d / number of words in d>

Dokumenthäufigkeit: Dies testet die Bedeutung des Textes, der TF sehr ähnlich ist, in der gesamten Korpussammlung. Der einzige Unterschied besteht darin, dass in Dokument d TF der Häufigkeitszähler für einen Begriff t ist, während df die Anzahl der Vorkommen des Begriffs t im Dokumentensatz N ist. Mit anderen Worten: Die Anzahl der Arbeiten, in denen das Wort vorkommt, beträgt DF.

df(t) = occurrence of t in documents>

Inverse Dokumenthäufigkeit: Hauptsächlich wird getestet, wie relevant das Wort ist. Das Hauptziel der Suche besteht darin, die geeigneten Datensätze zu finden, die der Nachfrage entsprechen. Da tf alle Begriffe als gleichwertig ansieht, ist es daher nicht nur möglich, anhand der Begriffshäufigkeiten das Gewicht des Begriffs in der Arbeit zu messen. Ermitteln Sie zunächst die Dokumenthäufigkeit eines Begriffs t, indem Sie die Anzahl der Dokumente zählen, die den Begriff enthalten:

df(t) = N(t) where df(t) = Document frequency of a term t N(t) = Number of documents containing the term t>

Die Begriffshäufigkeit ist die Anzahl der Vorkommen eines Begriffs nur in einem einzigen Dokument. Obwohl die Häufigkeit des Dokuments die Anzahl der einzelnen Dokumente ist, in denen der Begriff vorkommt, hängt sie vom gesamten Korpus ab. Schauen wir uns nun die Definition der Frequenz des inversen Papiers an. Der IDF des Wortes ist die Anzahl der Dokumente im Korpus, getrennt durch die Häufigkeit des Textes.

idf(t) = N/ df(t) = N/N(t)>

Das gebräuchlichere Wort soll als weniger bedeutsam angesehen werden, aber das Element (bestimmte ganze Zahlen) scheint zu hart. Anschließend logarithmieren wir (mit Basis 2) die Umkehrfrequenz des Papiers. Das If des Termes t wird also zu:

idf(t) = log(N/ df(t))>

Berechnung: Tf-idf ist eine der besten Metriken, um zu bestimmen, wie wichtig ein Begriff für einen Text in einer Reihe oder einem Korpus ist. tf-idf ist ein Gewichtungssystem, das jedem Wort in einem Dokument basierend auf seiner Termhäufigkeit (tf) und der reziproken Dokumenthäufigkeit (tf) (idf) eine Gewichtung zuweist. Die Wörter mit höherer Gewichtung gelten als bedeutsamer.

Normalerweise besteht das TF-IDF-Gewicht aus zwei Termen:

Normalisierte Termhäufigkeit (tf) Inverse Dokumenthäufigkeit (idf)

tf-idf(t, d) = tf(t, d) * idf(t)>

In Python können tf-idf-Werte mit berechnet werden TfidfVectorizer() Methode in sklearn Modul.

Syntax:

sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(Eingabe)

Parameter:

Eingang : Es bezieht sich auf das übergebene Parameterdokument, es kann ein Dateiname, eine Datei oder der Inhalt selbst sein.

Attribute:

Wortschatz _ : Es gibt ein Wörterbuch mit Begriffen als Schlüssel und Werte als zurück Merkmalsindizes. idf_ : Es gibt die zurück Inverser Dokumentfrequenzvektor des als Parameter übergebenen Dokuments.

Kehrt zurück:

fit_transform(): Es gibt ein Array von Begriffen zusammen mit tf-idf-Werten zurück. get_feature_names(): Gibt eine Liste von Feature-Namen zurück.

Schritt-für-Schritt-Ansatz:

• Module importieren.

Python3

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• Sammeln Sie Zeichenfolgen aus Dokumenten und erstellen Sie einen Korpus mit einer Sammlung von Zeichenfolgen aus den Dokumenten d0, d1, Und d2 .

Python3

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• Holen Sie sich TF-IDF-Werte von fit_transform() Methode.

Python3

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Intellij-Idee vs. Eclipse

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• Zeigt IDF-Werte der im Korpus vorhandenen Wörter an.

Python3

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• TF-IDF-Werte zusammen mit der Indizierung anzeigen.

Python3

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Ausgabe:

Text mit CSS unterstreichen

Der Ergebnis Die Variable besteht aus eindeutigen Wörtern sowie den tf-if-Werten. Es kann anhand des folgenden Bildes erläutert werden:

Aus dem obigen Bild kann die folgende Tabelle generiert werden:

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele, die veranschaulichen, wie tf-idf-Werte von Wörtern aus einem Korpus berechnet werden:

Beispiel 1: Nachfolgend finden Sie das vollständige Programm, das auf dem oben genannten Ansatz basiert:

Python3

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Ausgabe:

Beispiel 2: Hier werden tf-idf-Werte aus einem Korpus mit eindeutigen Werten berechnet.

Python3

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Ausgabe:

Beispiel 3: In diesem Programm werden tf-idf-Werte aus einem Korpus mit ähnlichen Dokumenten berechnet.

Python3

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Beispiel 4: Unten ist das Programm, mit dem wir versuchen, den TF-IDF-Wert eines einzelnen Wortes zu berechnen Geeks wird in mehreren Dokumenten mehrfach wiederholt.

Python3

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Unterschied zwischen Tiger und Löwe

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