jiebaTFIDF_0">jieba分词和TF-IDF分析

jieba_3">1 jieba

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1.1 简介

结巴分词（Jieba）是一个广泛使用的中文分词Python库，它支持多种分词模式，并且可以添加自定义词典来提高分词的准确性。

1.2 终端下载

python">pip install jieba

1.3 基本语法

• jieba.lcut(sentence=切分语句变量)，会根据自带的词典进行切分
• jieba.add_word(‘词句’)，添加词句到词典，之后会以此切分
• jieba.load_userdict(‘文件’)，文件添加到词典，文件需要一词一行

代码展示：

python">import jieba
w1 = '我们在学习python办公自动化'
w2 = jieba.lcut(sentence=w1)
print(w2)
jieba.add_word('python办公自动化')
w3 = jieba.lcut(sentence=w1)
print(w3)
w4 = '我在想你，在今天的风里。'
w5 = jieba.lcut(sentence=w4)
print(w5)
jieba.load_userdict(r'.\dic.txt')
w4 = '我在想你，在今天的风里。'
w6 = jieba.lcut(sentence=w4)
print(w6)

运行结果：

2 TF-IDF分析

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2.1 什么是语料库

(1)语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料;
(2)语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源;
(3)真实语料需要经过加工(分析和处理)，才能成为有用的资源。

2.2 TF

指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数)，以防止它偏向长的文件。
TF=某个词在文章中的出现次数/文章总词数

2.3 IDF

逆向文档频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。
IDF=log(语料库文档总数/(含该词条的文档数+1))

2.4 TF-IDF

TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。TF-IDF越高，越重要。
TF -IDF = 词频(TF)x 逆文档频率(IDF)

2.5 函数导入

python">from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2.6 方法

• tfi =TfidfVectorizer()引用函数
• tfi.fit_transform(words)，按顺序获取文章词汇的TF-IDF
• tfi.get_feature_names_out()，按顺序切分的文章词汇

3 实际测试

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3.1 问题解析

数据如下，其中一行为一篇文章，词汇顺序非文章顺序，而是词汇排列顺序。

3.2 代码测试

代码展示：

python">import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerf = open('task2_1.txt')
words = f.readlines()tfi =TfidfVectorizer()
tfi_words = tfi.fit_transform(words)
print(tfi_words)
wordslist = tfi.get_feature_names_out()
print(wordslist)
df = pd.DataFrame(tfi_words.T.todense(),index=wordslist)
print(df)
featurelist = df.iloc[:,5].to_list()res = {}
for i in range(0,len(wordslist)):res[wordslist[i]] = featurelist[i]
res = sorted(res.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
print(res)
print(res[2])

运行结果：