乙個容易想到的思路，就是找到出現次數最多的詞。如果某個詞很重要，它應該在這篇文章中多次出現。於是，我們進行"詞頻"（term frequency，縮寫為tf）統計。
結果你肯定猜到了，出現次數最多的詞是----"的"、"是"、"在"----這一類最常用的詞。它們叫做"停用詞"（stop words），表示對找到結果毫無幫助、必須過濾掉的詞。
用統計學語言表達，就是在詞頻的基礎上，要對每個詞分配乙個"重要性"權重。最常見的詞（"的"、"是"、"在"）給予最小的權重，較常見的詞（"中國"）給予較小的權重，較少見的詞（"蜜蜂"、"養殖"）給予較大的權重。這個權重叫做"逆文件頻率"（inverse document frequency，縮寫為idf），它的大小與乙個詞的常見程度成反比。
第一步，計算詞頻
或者第二步，計算逆文件頻率這時，需要乙個語料庫（corpus），用來模擬語言的使用環境。
如果乙個詞越常見，那麼分母就越大，逆文件頻率就越小越接近0。分母之所以要加1，是為了避免分母為0（即所有文件都不包含該詞）。log表示對得到的值取對數。
第三步，計算tf-idf
還是以《中國的蜜蜂養殖》為例，假定該文長度為1000個詞，"中國"、"蜜蜂"、"養殖"各出現20次，則這三個詞的"詞頻"（tf）都為0.02。然後，搜尋google發現，包含"的"字的網頁共有250億張，假定這就是中文網頁總數。包含"中國"的網頁共有62.3億張，包含"蜜蜂"的網頁為0.484億張，包含"養殖"的網頁為0.973億張。則它們的逆文件頻率（idf）和tf-idf如下：
tf-idf演算法的優點是簡單快速，結果比較符合實際情況。缺點是，單純以"詞頻"衡量乙個詞的重要性，不夠全面，有時重要的詞可能出現次數並不多。而且，這種演算法無法體現詞的位置資訊，出現位置靠前的詞與出現位置靠後的詞，都被視為重要性相同，這是不正確的。
自然語言處理 TF IDF演算法
當我們去了解一篇文章是不是我們所需要時就要去看摘要，看關鍵字，而對於關鍵字的提取使用的主要流行的演算法就是if idf和textrank演算法，此篇博文重點是對if idf演算法的學習。3 詞頻 逆文件頻次演算法 tf idf 是由兩部分組成，其中tf演算法是用於統計乙個詞在一篇文件出現的頻次，id...
自然語言處理 TF IDF演算法提取關鍵詞
這個標題看上去好像很複雜，其實我要談的是乙個很簡單的問題。這個問題涉及到資料探勘 文字處理 資訊檢索等很多計算機前沿領域，但是出乎意料的是，有乙個非常簡單的經典演算法，可以給出令人相當滿意的結果。它簡單到都不需要高等數學，普通人只用10分鐘就可以理解，這就是我今天想要介紹的tf idf演算法。乙個容...
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