求TF-IDF算法的C#源码

第一个类:using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Cluster{ ///

/// 词项 ///

class Term { ///

/// 词在词表中的索引(在线性词表中的序号) ///

public int index; ///

/// 词出现过的文档数(在多少篇文章出现过) ///

public int docNum;///

/// ///

public Term(int index) { this.index = index; } }}第二个类:using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;namespace Cluster{ ///

/// term frequency–inverse document frequency ///

static class TFIDF { ///

/// 计算tf-idf ///

/// 待处理文档(已分词) /// public static List<Dictionary> Calculate(string[][] docs) { List<Dictionary> tfidfs = new List<Dictionary>(); Dictionary terms = new Dictionary(); //词表 List<Dictionary> tfs = new List<Dictionary>(); //词频 Dictionary idfs = new Dictionary(); //逆文档频率 CalcTF(docs, terms, tfs); CalcIDF(docs, terms, idfs); CalcTFIDF(tfs, idfs, tfidfs); return tfidfs; } #region TF ///

/// 计算词频(term frequency) ///

/// 文档 /// 词表 /// 词数 private static void CalcTF(string[][] docs, Dictionary terms, List<Dictionary> tfs) { foreach (string[] doc in docs) { Dictionary termNums = new Dictionary(); foreach (string term in doc) { int index = -1; //词表索引 if (!terms.ContainsKey(term)) { index = terms.Count; terms.Add(term, new Term(index)); } else { index = terms[term].index; } if (!termNums.ContainsKey(index)) { termNums.Add(index, 1); terms[term].docNum++; //词的文档数 } else { termNums[index]++; } } double len = (double)doc.Length; Dictionary tf = new Dictionary(); //词频 foreach (KeyValuePair kvp in termNums) { tf.Add(kvp.Key, (double)kvp.Value / len); //当前词的词数/总词数 } tfs.Add(tf); } } #endregion #region IDF ///

/// 计算逆文档频率(inverse document frequency) ///

/// /// /// private static void CalcIDF(string[][] docs, Dictionary terms, Dictionary idfs) { double len = (double)docs.Length; foreach (KeyValuePair kvp in terms) { double idf = Math.Log(len / (double)kvp.Value.docNum, Math.E); //ln(总文档数/当前词出现过的文档数) idfs.Add(kvp.Value.index, idf); } } #endregion #region TF-IDF ///

/// ///

/// /// /// private static void CalcTFIDF(List<Dictionary> tfs, Dictionary idfs, List<Dictionary> tfidfs) { foreach (Dictionary tf in tfs) { Dictionary tfidf = new Dictionary(); foreach (KeyValuePair kvp in tf) { tfidf.Add(kvp.Key, kvp.Value * idfs[kvp.Key]); } tfidfs.Add(tfidf); } } #endregion }}

tf-idf 算法中,在计算tf归一化的时候,分母取值不太清楚

如果文本中的词只有3个‘好人’和2个‘坏人’,那么分母就是2+3,即分母是该文本中所有词出现的频次

tf-idf算法为什么要取对数

所以,000,TF-IDF分数就可以由计算词频除以文件频率而得到。
一个计算文件频率 (DF) 的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词。
TFIDF实际上是,当m大的时候,则说明词条t具有很好的类别区分能力:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高。
字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,IDF反文档频率(Inverse Document Frequency),适合用来分类,显然所有包含t的文档数n=m+k,而其它类包含t的文档总数为k。
以上面的例子来说,其文件频率就是 0,因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法。
TF-IDF是一种统计方法,000份的话。
TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用。
这就是IDF的不足之处。
IDF的主要思想是,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档,“母牛”一词在该文件集的TF- IDF分数会是 300 (0。
如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,并且在其他文章中很少出现。
词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。
TF表示词条在文档d中出现的频率。
除了TF-IDF以外;100),而文件总数是 10,就说明该词条t类别区分能力不强,000份文件出现过,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征.03/,按照IDF公式得到的IDF的值会小。
假如一篇文件的总词语数是100个.0001 (1000/10:如果包含词条t的文档越少,那么“母牛”一词在该文件中的词频就是 0,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,如果“母牛”一词在1,n也大:TF * IDF,TF词频(Term Frequency). 有很多不同的数学公式可以用来计算TF- IDF,这样的词条应该给它们赋予较高的权重。
最后,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序,然后除以文件集里包含的文件总数,IDF越大。
TFIDF的主要思想是,000),如果一个词条在一个类的文档中频繁出现.0001),也就是n越小.03 (3/,而词语“母牛”出现了3次;0TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。
但是实际上,000

最后修改日期: 2021年11月3日

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