TF-IDF介绍
TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。
TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF实际上是：TF * IDF
词频（Term Frequency，TF）
指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。即词w在文档d中出现的次数count(w, d)和文档d中总词数size(d)的比值。
tf(w,d) = count(w, d) / size(d)
这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）
逆向文件频率（Inverse Document Frequency，IDF）
是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。即文档总数n与词w所出现文件数docs(w, D)比值的对数。
idf(w) = log(n / docs(w, D))
上面的IDF公式已经可以使用了，但是在一些特殊的情况会有一些小问题，比如某一个生僻词在语料库中没有，这样我们的分母为0， IDF没有意义了。所以常用的IDF我们需要做一些平滑，使语料库中没有出现的词也可以得到一个合适的IDF值。平滑的方法有很多种，最常见的IDF平滑后的公式之一为：
idf(w) = log[(n+1)/(docs(w,D)+1)] + 1
TF-IDF定义
TF-IDF(x) = TF(x)*IDF(x)
# 其中TF(x)指词x在当前文本中的词频。
用sklearn进行TF-IDF处理
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus=["I come to China to travel",
"This is a car polupar in China",
"I love tea and Apple ",
"The work is to write some papers in science"]
vectorizer=CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
print(tfidf)
##############
# 得到语料库所有不重复的词
print(vectorizer.get_feature_names())
# 得到每个单词对应的id值
print(vectorizer.vocabulary_)
# 得到每个句子所对应的向量
# 向量里数字的顺序是按照词语的id顺序来的
print(tfidf.toarray())
# 注意一下
print(transformer)
#结果是： TfidfTransformer(norm='l2', smooth_idf=True, sublinear_tf=False, use_idf=True)
另一种写法：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf2 = TfidfVectorizer()
re = tfidf2.fit_transform(corpus)
print(re)
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