深度学习案例教程 教案6.2TF-IDF原理.docx
02TF-IDF原理
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本节课我们来学习TF-IDF的原理。
什么是TF-IDF呢？
在处理文本数据时，我们需要量化词语在文本中的一个重要性。
一种简单的方法是使用词频，就是词语在文本出现的频率，简写为TF。
但是，这种方法并没有考虑到一个词在整个文档集合或者说语料库中的重要性。
这就引入了逆文档频率，简称IDF。
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TF-IDF也就是termfrequencyinversedocumentfrequency的一个缩写。
它是一种统计方法，用于评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的一份文件的重要程度。
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那么我们这个TF-IDF统计方法有三个特点，
1是能够反映出词语对文本的重要性。一个词语的TF-IDF的值越大，它在文本中的重要性就越大。
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2是具有识别出重要单词的能力，也就是说在常见的词语权重低，而罕见的词语反而有较高的权重。
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3这是一种常用的特征抽取法，被广泛用于信息检索、文本分类、文本聚类这些任务。
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我们来看一个具体的代码实现。
在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer的类来计算TF-IDF的值。
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我们来看一段代码示例。
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首先，我们需要导入对应的库。
然后初始化一个原始文本documents，documents为一个列表，在这个列表中有三个元素。
分别是我爱自然语言处理,自然语言处理是一个有趣的领域,我们需要更多关于自然语言处理的研究。
接下来我们要想办法对这三个文本进行处理。
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我们使用默认的分词器，TfidfVectorizer方法，将文本转化为TF-IDF的特征。
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最后，我们打印出了词汇表和每个文本的TF-IDF值。每个文本的TF-IDF值是一个向量，向量的长度是词汇表的大小，每个元素是对应词语的TF-IDF值。
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PyTorch是一个用于实现深度学习模型的库，而TF-IDF是一种传统的特征工程技术。虽然PyTorch主要被用于创建和训练神经网络模型，但如果想使用PyTorch来处理TF-IDF，可以用numpy或Scikit-learn计算TF-IDF后，将其转换为PyTorch张量。
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我们来看一段代码来了解如何使用PyTorch来处理TF-IDF。
前面的步骤都跟之前的代码相同，我们就不再赘述了。可以看到在这个代码中，我们使用分词器将文本转化为TF-IDF的特征之后，通过调用torch中的from_numpy方法将TF-IDF特征转化为PyTorch张量了。
后续打印TF-IDF值时打印的就是我们得到的PyTorch张量。
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需要注意的是，如果你的文档集合非常大，那么TF-IDF矩阵可能非常大并且非常稀疏。在这种情况下，你可能需要找到一种方法来有效地存储和处理这个稀疏矩阵。PyTorch提供了一些工具来处理稀疏张量，但是这通常需要更复杂的代码和更多的计算资源。
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刚才看的代码示例都比较简单，但展示了如何在实践中使用TF-IDF。
在实际应用中，我们可能需要处理更大的文本集合，可能需要使用自定义的分词器，可能需要处理各种各样的问题，但基本的思路是相同的：我们希望将文本转化为一种数值表示，使得我们可以在这个表示上进行机器学习。
好。本节对于我们TF-IDF的理解就到这里。