今天来说一下什么是TF-IDF，我记得这个东西从2017年开始就一直缠绕着我，今天我把它撕扯下来，拼凑着这样的一篇趣文，我想看过之后，大家就算没学过高等数学，那么对于它的原理也会了然于胸了。为了能以一种接地气的方式表达出它的原理，本文几乎不涉及复杂的数学公式，尽管那些公式在我看来是那么的富有美感……
这里有一篇文章，一篇很长很长的文章，有赤道那么长（此处运用夸张的修辞手法，形象生动的描绘出文章之长）。现在我们想不在人工干预的情况下，使用计算机提取出文章的关键词，那么应该怎么做呢？这个问题涉及到了计算机技术的很多前沿领域，例如：信息检索、文本挖掘、文本处理等等。一想到这些，大家难免会想，这得需要多么复杂的技术才能完成这项工作，但是巧合的是，有这么一个算法，可以完美的解决这个问题，这就是TF-IDF算法。我们的故事从这里才算正式开始~
对于鸢尾花，大家想必都不陌生吧。和大多数人一样我对这种花也是爱恨交织，并不是因为在法国，人们会将它制成香水，而是因为它的花瓣、花萼简直就是机器学习路上的利器。既然这么方便，我们还是用鸢尾花来举例吧，这里有一篇叫做《欧洲鸢尾花的成长》的文章，我们接下来想要使用计算机将这篇文章的关键词取出。
一、词频（Term Frequency，缩写为TF）
首先我们想到如果一个词语能够成为关键词，那么最起码它应该在文章中出现过很多次，那么这就涉及到一个词频的统计。统计结果当然没有让我们失望，出现最多的是那些“的”、“了”、“是”之类的词语，这些词语肯定不能成为关键词，它们有一个非常美丽的统称，叫“停用词”，意思就是停止使用了，这些词对我们毫无帮助，一般在进行词频统计之前就需要过滤掉。
这里出现了第一个假设：假设我们已经将这些词语过滤掉了，现在剩下的都是有着实际意义的词语。这时候我们遇到了另外一个问题，我们发现“欧洲”、“鸢尾花”、“成长”这三个词出现的次数一样，这不就说明这三个词作为关键词的话，它们的重要性都是一样的吗？显然，它们的重要性是不一样的，“欧洲”在其他地方，可能较“鸢尾花”和“成长”更常见些，所以我们有理由相信，在这篇文章中，“鸢尾花”和“成长”的重要程度要高于“欧洲”的重要程度。所以我们需要另外一个参数来衡量一个词语是不是经常出现的词语。换句话说，我们需要给每个词语分配一个权重值，以此来判断该词的重要程度。
1、计算词频：
（1）词频 = 某个词在文章中出现的次数
有时候为了不同文章（不同文章长短不一）之间便于比较，通常会对词频进行标准化，标准化的方式如下：
（2）词频 = 某个词在文章中出现的总次数 ÷ 文章的总词数二、逆文档频率（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）
如果一个词语不经常出现，但是它在本文中却经常出现，那么我们有理由怀疑它能反映本文的特性，也就是我们需要的关键词。上面提到的权重值在此处还有另外一个叫法，那就是逆文档频率，它的大小与一个词语的常见程度成反比。所谓的TF-IDF就是词频和逆文档频率的乘积，某个词对文章的重要程度越高，它的TF-IDF值就越大，所以排在前面的这几个词就是文章的关键词。
2、计算逆文档频率：
此时需要一个语料库，用来模拟语言的使用环境，例如：这是属于科学类的文章，那么所有的科学类文章做成一个大的语料库。
逆文档频率 = log（语料库的文档总数 ÷ （包含该词的文档数 + 1））
3、计算TF-IDF
TF-IDF = 词频 × 逆文档频率通过上述公式可以看出，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语料库中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
通过计算发现在文章中一共有1000个词语，"欧洲"、"鸢尾花"、"成长"各出现20次，则这三个词的"词频"（TF）都为0.02。然后，通过网页搜索发现，包含"的"字的网页共有250亿张，假定这就是科学类网页总数。包含"欧洲"的网页共有62.3亿张，包含"鸢尾花"的网页为0.484亿张，包含"成长"的网页为0.973亿张。则它们的逆文档频率（IDF）和TF-IDF如下：
| 包含该词的文档数 | IDF | TF-IDF | |
|---|---|---|---|
| 欧洲 | 62.3亿 | 0.603 | 0.0121 |
| 鸢尾花 | 0.484亿 | 2.713 | 0.0543 |
| 成长 | 0.973亿 | 2.410 | 0.0482 |
从上表可以看出，“鸢尾花”的TF-IDF最高，“成长”次之，“欧洲”的TF-IDF值最低。
好了，到此大家是不是对TF-IDF的原理有了一定的了解了，你们在这个过程中遇到了什么问题，欢迎留言，让我看看你们都遇到了哪些问题~