文字處理中很多時候會需要給每個單詞分配權重，有了權重以便後續進一步處理。常用的演算法主要是tf-idf。
tf，即term frequency。我們可以將文件看成由若干詞（term）組成，那麼文件中某個term出現的頻率就是tf。詞頻和詞權重存在關係，可以用來作為詞權重的衡量因素之一。
idf，即inverse document frequency。tf演算法存在乙個問題：比如某文件中多個term出現的次數相同，則不好判別他們之間哪個更重要。因此又引入逆文件頻率(idf)，某個term的idf可定為：
idf = log(\frac
)
python，文字分析
記得將當前目錄設定為檔案目錄 spyder編譯器的右上角，本人用spyder filename input 請輸入你的檔名 file open filename txt try for eachline in file print eachline except print 開啟檔案出錯 final...
文字分析awk
awk awk是乙個強大的文字分析工具。相對於grep的查詢，sed的編輯，awk在其對資料分析並生成報告時，顯得尤為強大。簡單來說awk就是把檔案逐行的讀入，空格，製表符 為預設分隔符將每行切片，切開的部分再進行各種分析處理。awk f 支援自定義分隔符 支援正規表示式匹配 支援自定義變數，陣列 ...
文字分析系列 彙總
文字分析系列的文章是我在2012 2013年做某個專案的筆記和資料整理而成，所提到的演算法 實現方式都最終應用於專案開發，而並非只是概念上，當然文字分析領域非常大也非常艱深 包括google在內的大公司都有深入的研究和產品 以下的文章資料僅限於文字的零和判斷 關聯判斷 排重 分類 特徵抽取 文字分析...