文本分类TF-IDF代码，可直接调用运行

资 源 简 介

文本分类TF-IDF代码，可直接调用运行

详 情 说 明

TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的文本特征表示方法，它通过统计词语在文档中的出现频率和在整个语料库中的出现情况来评估词语的重要性。这种方法能有效突出文档中的关键特征词，同时抑制常见词的干扰。

在文本分类任务中，TF-IDF通常作为文本向量化的核心步骤。其计算过程主要分为两个部分：词频(TF)和逆文档频率(IDF)。词频衡量的是某个词在单个文档中出现的频率，而逆文档频率则反映该词在整个文档集合中的稀有程度。两者相乘得到最终的TF-IDF值，这个值越大表示该词对当前文档越重要。

实现一个可直接调用的TF-IDF函数需要考虑以下几个关键点：首先需要构建词汇表，统计每个词在所有文档中的出现情况；其次要计算每个词在单个文档中的词频；然后计算每个词的逆文档频率；最后将两者相乘得到TF-IDF权重值。

在使用时，只需提供待处理的文本内容和指定的特征词列表，函数就会返回每个特征词对应的权重值。这些权重可以直观反映各特征词在当前文本中的重要程度，为后续的文本分类或其他自然语言处理任务提供有效的数值特征表示。

值得注意的是，在实际应用中，TF-IDF通常需要配合预处理步骤（如分词、停用词过滤等）和后续的机器学习算法（如SVM、朴素贝叶斯等）共同完成文本分类任务。