包含tf-idfjava的词条

今天给各位分享tf-idfjava的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、通俗理解TF-IDF
• 2、求TF-IDF算法的C++或java源码。
• 3、java 如何统计txt文本中的总词数 不是总字数呀 TF–IDF 公式中需要用到
• 4、怎样用python或者是java计算文本相似度

通俗理解TF-IDF

在信息检索中，tf-idf（词频-逆文档频率）是一种统计方法，用以评估一个单词在一个文档集合或语料库中的重要程度。经常被用作信息检索、文本挖掘以及用户模型的权重因素。tf-idf的值会随着单词在文档中出现的次数的增加而增大，也会随着单词在语料库中出现的次数的增多而减小。tf-idf是如今最流行的词频加权方案之一。

tf-idf的各种改进版本经常被搜索引擎用作在给定用户查询时对文档的相关性进行评分和排序的主要工具。tf-idf可以成功地用于各种主题字段的停用词过滤，包括文本摘要和分类。

TF-IDF实际上是：TF * IDF。主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（即TF高），并且在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

通俗理解TF-IDF就是：TF刻画了词语t对某篇文档的重要性，IDF刻画了词语t对整个文档集的重要性。

TF（Term Frequency，词频）表示一个给定词语t在一篇给定文档d中出现的频率。TF越高，则词语t对文档d来说越重要，TF越低，则词语t对文档d来说越不重要。那是否可以以TF作为文本相似度评价标准呢？答案是不行的，举个例子，常用的中文词语如“我”，“了”，“是”等，在给定的一篇中文文档中出现的频率是很高的，但这些中文词几乎在每篇文档中都具有非常高的词频，如果以TF作为文本相似度评价标准，那么几乎每篇文档都能被命中。

对于在某一文档 d j 里的词语 t i 来说，t i 的词频可表示为：

IDF（Inverse Document Frequency，逆向文件频率）的主要思想是：如果包含词语t的文档越少，则IDF越大，说明词语t在整个文档集层面上具有很好的类别区分能力。IDF说明了什么问题呢？还是举个例子，常用的中文词语如“我”，“了”，“是”等在每篇文档中几乎具有非常高的词频，那么对于整个文档集而言，这些词都是不重要的。对于整个文档集而言，评价词语重要性的标准就是IDF。

某一特定词语的IDF，可以由总文件数除以包含该词语的文件数，再将得到的商取对数得到：

TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，TF-IDF法认为一个单词出现的文本频数（即包含某个单词的文本数）越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上IDF是一种试图抑制噪声的加权，并且单纯地认为文本频率小的单词就越重要，文本频率大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TF-IDF法的精度并不是很高。

此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

求TF-IDF算法的C++或java源码。

之前写过的，请加分。

#includemap

#include set

#includestring

#includeiostream

#include fstream

#include vector

#include cmath

#include algorithm

using namespace std;

mapstring,float IDFTable;

struct Words{

string wd;

float freq;

float weight;

};

bool cmp(Words w1,Wordsw2)

{

return w1.weightw2.weight;

}

mapstring,int WordTable;

vectorWords WordList;

char Comment[]=",.!\"?;:()";

int totalText=0;

bool IsAllNumber(string cs)

{

for (int i=0;ics.length();i++)

{

if(cs[i]'0'||cs[i]'9')

return false;

}

return true;

}

bool Isblank(string cs)

{

for (int i=0;ics.length();i++)

{

if(cs[i]!=' 'cs[i]!='\t')

return false;

}

return true;

}

string ToLower(string cs)

{

for (int i=0;ics.length();i++)

{

if(cs[i]='A'cs[i]='Z')

cs[i]+=('a'-'A');

}

return cs;

}

void readFile(string fname,setstring wds)

{

ifstream fin(fname.c_str());

string word;

wds.clear();

while (!fin.eof())

{

finword;

for (int i=0;Comment[i]!=0;i++)

{

int pos;

while((pos=word.find(Comment[i]))!=-1)

{

word.replace(pos,1,"");

}

}

//the world;

if(!IsAllNumber(word)!Isblank(word))

{

wds.insert(ToLower(word));

}

/*totalwords++;

*/

}

fin.close();

}

void GenerateIDF()

{

totalText=0;

string files[7]={"curious.txt",

"erotic.txt",

"fall.txt",

"hands.txt",

"water.txt",

"wifi.txt",

"young.txt"};

int x;

setstring wds;

for (int i=0;i7;i++)

{

readFile(files[i],wds);

for (setstring::iterator it=wds.begin();it!=wds.end();++it)

{

mapstring,float::iterator iter;

string word=*it;

if((iter=IDFTable.find(word))!=IDFTable.end())

{

iter-second+=1;

}

else

{

IDFTable[word]=1;

}

}

totalText++;

}

//

int cnt=0;

for (mapstring,float::iterator iter=IDFTable.begin();iter!=IDFTable.end();++iter)

{

iter-second=log((float)totalText/(iter-second+1.0));

/*coutiter-first' 'iter-secondendl;

cnt++;

if(cnt%100==0)

{

cinx;

}*/

}

}

int GenerateTF(){

ifstream fin("Test.txt");

string word;

int textwords=0;

while (!fin.eof())

{

finword;

for (int i=0;Comment[i]!=0;i++)

{

int pos;

while((pos=word.find(Comment[i]))!=-1)

{

word.replace(pos,1,"");

}

}

if(!IsAllNumber(word)!Isblank(word))

{

//wds.insert(ToLower(word));

textwords++;

ToLower(word);

mapstring,int::iterator it;

if((it=WordTable.find(word))!=WordTable.end())

{

it-second++;

}

else

{

WordTable[word]=1;

}

}

}

fin.close();

//计算频率

for (mapstring,int::iterator it=WordTable.begin();it!=WordTable.end();++it)

{

Words wd;

wd.wd=it-first;

wd.freq=(float)(it-second)/textwords;

float idf=0;

mapstring,float::iterator iter;

if((iter=IDFTable.find(wd.wd))!=IDFTable.end())

{

idf=iter-second;

}

else

idf=log((float)totalText);

wd.weight=wd.freq*idf;

WordList.push_back(wd);

}

return textwords;

}

void GenerateSort()

{

sort(WordList.begin(),WordList.end(),cmp);

}

int main(){

GenerateIDF();

int txtwd=GenerateTF();

GenerateSort();

int topnum=10;

cout"Total Words: "txtwd" Top "topnum":\n";

cout"Wrod\t\tWeight\n";

for (int i=0;itopnum;i++)

{

coutWordList[i].wd"\t\t"WordList[i].weightendl;

}

}

java 如何统计txt文本中的总词数 不是总字数呀 TF–IDF 公式中需要用到

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数/文章的总词数

或者：

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词的出现次数

逆文档率：

TF-IDF

：

TF-IDF=词频(TF)*逆文档率(IDF)

TF-IDF与一个词在文档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。

怎样用python或者是java计算文本相似度

第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。

第三步：统计网页（文档）总数M。

第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）

第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。

第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。

3、处理用户查询

第一步：对用户查询进行分词。

第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。

4、相似度的计算

使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。

tf-idfjava的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、tf-idfjava的信息别忘了在本站进行查找喔。