文本分析--tfidf、word2vec

TF-IDF

• 词频（TF） = 某个词在文章中的出现次数 / 文章总词数 或者 词频（TF） = 某个词在文章中的出现次数 / 拥有最高词频的词的次数。
• 逆文档频率（IDF） = log（语料库的文档总数/包含该词的文档总数+1）
• TF-IDF = 词频（TF) * 逆文档频率（IDF）

主要应用：

• 关键词提取，找相似文章，文章自动摘要，作为分类或聚类的输入。

word2vec

• word2vec主要分为CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-Gram两种模式。CBOW是从原始语句推测目标字词；而Skip-Gram正好相反，是从目标字词推测出原始语句。CBOW对小型数据库比较合适，而Skip-Gram在大型语料中表现更好。
• 对同样一个句子：Hangzhou is a nice city。我们要构造一个语境与目标词汇的映射关系，其实就是input与label的关系。
  这里假设滑窗尺寸为1
• CBOW可以制造的映射关系为：[Hangzhou,a]—>is，[is,nice]—>a，[a,city]—>nice
• Skip-Gram可以制造的映射关系为(is,Hangzhou)，(is,a)，(a,is)， (a,nice)，(nice,a)，(nice,city)

主要应用：

• 推荐（音乐、大V），商品相似度计算，作为分类或聚类的输入。
• https://www.zhihu.com/question/25269336

实现：

• python：Gensim
• java：dl4j
• spark：mlib

实战：

https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/80305101

最后

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