TF IDF 提取關鍵詞

<?php

class
document
+)|(\p*\s+\p*)|(\p+$))/', $string, -1,preg_split_no_empty);
$this->build_tf();
}else
}public
function
build_tf()
public
function build_tfidf($idf
)    
}else
}arsort($this->tfidf_matrix);
return
true
;    }
public
function
getwords()
public
function
gettf()
public
function
gettfidf()
}/*第一步，計算詞頻。
考慮到文章有長短之分，為了便於不同文章的比較，進行"詞頻"標準化。
第二步，計算逆文件頻率。
這時，需要乙個語料庫（corpus），用來模擬語言的使用環境。
如果乙個詞越常見，那麼分母就越大，逆文件頻率就越小越接近0。分母之所以要加1，是為了避免分母為0（即所有文件都不包含該詞）。log表示對得到的值取對數。
第三步，計算tf-idf。
*/$text = 'i very good, ha , i very nice, i is good';
$obj = new document($text
);$obj->build_tf();   //
詞頻率tf，一般是詞出現次數/總詞數
$idf = log(3 / 2);   //
逆文件頻率，總文件數/包含該詞的文件數
$obj->build_tfidf($idf
);  
//越高則頻率高
var_dump($obj->getwords(), 88, $obj->gettf(), 99, $obj->gettfidf());

提取關鍵詞 tf idf演算法講解

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...

從提取網頁關鍵詞到TF IDF

這個標題看上去好像很複雜，其實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，但有乙個非常簡單的經典演算法，卻可以給出令人相當滿意的結果。這就是tf idf演算法，這個概念是由劍橋大學計算機女科學家斯巴克 瓊斯提出，被認為是資訊檢索中最重要的發明。乙個容易想到的思...

TF IDF關鍵詞提取方法的學習

tf idf term frequency inverse document frequency 是一種用於資訊檢索與資料探勘的常用加權技術。tf意思是詞頻 term frequency idf意思是逆向檔案頻率 inverse document frequency 最近學習了阮一峰先生關於tf i...