信息检索6tfidf
tfidf计算公式
tfidf计算公式TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用于信息检索与文本挖掘的算法。
它的核心思想是通过计算一个词在文档中的重要性，以便在搜索引擎等应用中对文档进行排序和推荐。
TF-IDF算法的计算公式如下：TF(t) = (词t在文档中出现的次数) / (文档中所有词的总数)IDF(t) = log_e(总文档数 / 含有词t的文档数)TF-IDF(t) = TF(t) * IDF(t)TF（Term Frequency）指的是词频，表示一个词在文档中出现的次数与文档中所有词的总数之比。
通过计算词频，我们可以了解一个词在文档中的重要性，词频越高，说明该词在文档中越重要。
IDF（Inverse Document Frequency）指的是逆文档频率，是一个词在整个文档集合中的重要性。
IDF越高，说明该词在整个文档集合中越不常见，具有更大的区分能力。
TF-IDF是TF和IDF的乘积，用于衡量一个词在文档中的重要性。
TF-IDF越高，说明该词在文档中的重要性越大。
TF-IDF算法在信息检索和文本挖掘中有着广泛的应用。
在搜索引擎中，搜索结果的排序往往是基于关键词的TF-IDF值来进行的。
TF-IDF算法能够将与查询词相关性较高的文档排在前面，提高搜索结果的质量。
除了搜索引擎，TF-IDF算法还可以用于文本分类、关键词提取、情感分析等领域。
在文本分类中，可以根据词的TF-IDF值将文档划分到不同的类别中；在关键词提取中，可以通过计算词的TF-IDF值来确定文档中的关键词；在情感分析中，可以利用词的TF-IDF值来判断文档的情感倾向。
然而，TF-IDF算法也存在一些限制。
首先，它只考虑了词的重要性，没有考虑词的顺序和语义关系。
其次，TF-IDF算法对长文档和短文档的处理方式不同，可能导致结果的偏差。
此外，TF-IDF算法对停用词的处理也存在一定的问题，停用词可能会对结果产生影响。
Python技术的文本分类方法
Python技术的文本分类方法随着电子文本内容的爆炸式增长，人们对于高效的文本分类方法的需求越来越迫切。
文本分类是一种将文本按照其语义和主题进行预先定义的类别划分的技术，可应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等众多领域。
Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，为实现文本分类提供了各种灵活可靠的方法。
本文将介绍几种常用的Python技术的文本分类方法。
1. 词袋模型（Bag of Words）词袋模型是文本分类中应用最广泛的方法之一。
该方法将文本看作是一个词语的集合，而文本的特征表示则是单词的出现频率。
实现词袋模型的一种常见方法是使用Python中的CountVectorizer类。
这个类可将文本数据中的词语转换为特征向量，然后使用统计学算法训练分类器。
这个方法在文本分类中非常有效，然而它忽略了词语的顺序和语境信息。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本分类方法，用于评估一个词语在文本中的重要性。
它通过计算词语的词频和逆文档频率，得出一个特征向量来表示文本。
在Python中的实现方式是使用TfidfVectorizer 类。
相比词袋模型，TF-IDF更加关注文本的主题和关键词，能够提供更准确的特征表示。
3. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。
在文本分类中，朴素贝叶斯分类器被广泛应用于垃圾邮件过滤和情感分析等任务。
Python中的scikit-learn库提供了多种朴素贝叶斯分类器的实现，如MultinomialNB 和BernoulliNB。
这些分类器可以将文本转换为特征向量，并使用贝叶斯概率模型来进行训练和分类。
4. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种强大的监督学习算法，也常用于文本分类。
SVM通过构建超平面将不同类别的样本点分开。
在文本分类中，支持向量机可以将文本数据转换为高维特征空间，并寻找最佳超平面来实现分类。
python tfidfvectorizer参数详解
python tfidfvectorizer参数详解Python TfidfVectorizer 参数详解介绍在自然语言处理和信息检索领域中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一个重要的特征提取方法。
Python中的TfidfVectorizer类是一个方便的工具，可以用于将文本数据转换为TF-IDF特征向量。
参数说明以下是TfidfVectorizer类常见的参数及其含义的详细解释：1.input：输入数据–input参数指定输入的文本数据。
可以是字符串数组、文件路径或可迭代对象。
默认值为None。
2.encoding：编码方式–encoding参数指定输入数据的编码方式。
默认值为utf-8。
3.decode_error：解码错误处理方式–decode_error参数指定遇到解码错误时的处理方式。
可选值包括strict、ignore和replace，默认值为strict。
4.strip_accents：去除重音符号–strip_accents参数用于指定是否去除输入数据中的重音符号。
可选值包括ascii、unicode和None，默认值为None。
5.lowercase：转换为小写–lowercase参数指定是否将文本转换为小写。
默认值为True。
6.analyzer：分析器–analyzer参数决定了如何将文本数据拆分成单词。
可选值包括word、char和可调用对象，默认值为word。
7.stop_words：停用词–stop_words参数指定一组需要从文本中移除的停用词。
可以是一个列表，也可以是english等预定义的停用词集合。
默认值为None，表示不移除停用词。
8.ngram_range：N-gram范围–ngram_range参数决定了生成的特征中包含的单词数量。
可以指定一个范围，如(1, 3)，表示生成1到3个连续的单词组合。
TFIDF算法研究综述_施聪莺
0 引言
在文本分类领域 中 , 占 统治地位 的文本 表示方 式是空 间 向量模型 。 用空间向 量模型表 示文本 , 首 先要对文 本进行 分 词 , 然后进行特征选择和 权重计 算 , 最后 形成一 个 N维的 空 间向量 。而权重的 计算则 有多 种不 同的方 法 , 主要有 布尔 函 数 、频度函数 、开根 号函 数 、对数 函数 、熵 函 数及 T F I D F函 数 等 , 特征项的权重取值 , 在较大程度上会 影响文本分类算法的 整体性能 。 其中 T F I D F 因其 算法相 对简单 、并有 较高的 准确 率和召回率 , 一直受到相关研究人员和众多应用领域的青睐 。 从提出 I D F概念至 今 , T F I D F算法 历经 了诸 多改 进 。 这 些改 进 , 有针 对 T F I D F 的 不足 , 也 有为 适应不 同文 本分类 领 域和不同应用场合 的改造 。 本 文在回 顾 、总结这些 算法及 其 应用领域的基础上 , 对有关算法进行了测试和比较 , 以期为大 家选用 T F I D F 类算法时提供参考 。
2 T F I D F 算法改进
上世纪 90 年代 , 国内外都开始关注 T F I D F 在文 本分类中 的应用 , 很多学者分析 T F I D F的缺 陷 、对其进行 改进 , 并通 过 实验验证改进的有效 性 , T F I D F也随 着研 究的 拓展被 应用 到
收稿日期 : 2009 -02 -22; 修回日期 : 2009 -04 03。 作者简介 : 施聪莺 ( 1984 ) , 女 , 江苏南通人 , 硕士 , 主要研究 方向 : 文本 分类 、网络 不良信息 过滤 ; 徐 朝军 ( 1974 -) , 男 , 江苏 盐城人 , 讲 师 , 博士 , 主要研究方向 : 数据挖掘 、知识共享 ; 杨晓江 ( 1965 ) , 男 , 江苏南通人 , 教授 , 博士 , 主要研究方向 : 信息检索 、数 字图书馆 、智能 信息 服务 、网络多媒体 、数据挖掘 、软件工程 。
第2章-信息检索模型
▪ 反文档频率用词项区别文档
例如：文档总数为1000，出现关键词k1文档为100
篇，出现关键词k2文档为500篇，出现关键词k3
文档为800篇
N=1000, n1=100, n2=500, n3=800
根据公式： idfi = log(N/ni) ，可计算出
idf1= 3 - 2 = 1
这里q dnf是提问式q旳主析取范式。可进一步简化表
达 为： q dnf =(1,1,1) or (1,1,0) or (1,0,0)
其中： (1,1,1) or (1,1,0) or (1,0,0)是q dnf旳三个合取
子项qcc，他们是一组向量，由相应旳三元组(k1 , k2 , k3)
旳每一种分量取0或1得到。
▪ 根据关键词旳出现频率计算相同度
• 例如：文档旳统计特征
▪ 顾客要求一种词项(term)集合，能够给每个词项附加权重
• 未加权旳词项: Q = database; text; information
• 加权旳词项: Q = database 0.5; text 0.8; information 0.2
由索引项构成向量空间
▪ 2个索引项构成一种二维空间，一种文档可能包括0,
1 或2个索引项
• di = 0, 0
(一种索引项也不包括)
• dj = 0, 0.7 (包括其中一种索引项)
• dk = 1, 2
(包括两个索引项)
▪ 类似旳，3个索引项构成一种三维空间，n个索引项
构成n维空间
么一种文档D就能够表达为D(t1,t2,…,tn)，其中n就代表了检
索字旳数量。
▪ 特征项权重Wk（Term Weight）：指特征项tn能够代表文档
信息管理证书信息检索技术考试 选择题 50题
1. 在信息检索系统中，以下哪个不是常用的查询语言？A. SQLB. SPARQLC. XQueryD. Lucene Query Syntax2. 信息检索中的“精确匹配”通常指的是什么？A. 完全一致的词序和词汇B. 包含所有查询词的文档C. 查询词在文档中的出现频率D. 文档的相关性评分3. 以下哪个算法不是用于文本分类的？A. K-近邻算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 支持向量机4. 在信息检索中，TF-IDF权重计算方法中的“TF”代表什么？A. Term FrequencyB. Time FrequencyC. Text FrequencyD. Total Frequency5. 信息检索系统中的“倒排索引”主要用于什么目的？A. 提高查询速度B. 存储文档内容C. 计算文档相似度D. 优化查询语言6. 以下哪个不是信息检索系统的组成部分？A. 用户界面B. 数据库管理系统C. 索引引擎D. 查询处理器7. 在信息检索中，“布尔模型”主要基于什么逻辑？A. 布尔逻辑B. 概率逻辑C. 模糊逻辑D. 向量空间模型8. 信息检索系统中的“相关性反馈”主要用于什么？A. 提高查询准确性B. 优化索引结构C. 增加文档存储量D. 减少查询时间9. 以下哪个不是信息检索中的评价指标？A. 准确率B. 召回率C. 平均查准率D. 数据库大小10. 在信息检索中，“向量空间模型”主要用于什么？A. 表示文档和查询B. 存储文档内容C. 优化查询语言D. 计算文档相似度11. 信息检索系统中的“爬虫”主要用于什么？A. 抓取网页内容B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容12. 以下哪个不是信息检索中的查询扩展技术？A. 同义词扩展B. 相关词扩展C. 查询重构D. 文档分类13. 在信息检索中，“PageRank”算法主要用于什么？A. 网页排序B. 文档分类C. 查询优化D. 索引构建14. 信息检索系统中的“元数据”主要用于什么？A. 描述文档内容B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容15. 以下哪个不是信息检索中的文本预处理步骤？A. 分词B. 词干提取C. 词性标注D. 文档分类16. 在信息检索中，“词袋模型”主要用于什么？B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容17. 信息检索系统中的“查询日志”主要用于什么？A. 分析用户行为B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容18. 以下哪个不是信息检索中的查询优化技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档分类19. 在信息检索中，“语义网络”主要用于什么？A. 表示概念关系B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容20. 信息检索系统中的“主题模型”主要用于什么？A. 发现文档主题B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容21. 以下哪个不是信息检索中的文本挖掘技术？A. 文本分类B. 文本聚类C. 文本摘要D. 文档存储22. 在信息检索中，“情感分析”主要用于什么？A. 识别文本情感倾向B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容23. 信息检索系统中的“协同过滤”主要用于什么？A. 推荐系统B. 优化查询语言C. 计算文档相似度24. 以下哪个不是信息检索中的用户界面设计原则？A. 简洁性B. 一致性C. 可扩展性D. 易用性25. 在信息检索中，“查询意图识别”主要用于什么？A. 理解用户需求B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容26. 信息检索系统中的“数据挖掘”主要用于什么？A. 发现数据模式B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容27. 以下哪个不是信息检索中的文档表示方法？A. 向量空间模型B. 布尔模型C. 概率模型D. 数据库模型28. 在信息检索中，“文本相似度计算”主要用于什么？A. 匹配查询和文档B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容29. 信息检索系统中的“索引更新”主要用于什么？A. 保持索引最新B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容30. 以下哪个不是信息检索中的查询处理技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档分类31. 在信息检索中，“文档排序”主要用于什么？A. 按相关性排序B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容32. 信息检索系统中的“用户反馈”主要用于什么？A. 改进系统性能B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容33. 以下哪个不是信息检索中的文本分类技术？A. 朴素贝叶斯B. 支持向量机C. 决策树D. 文档存储34. 在信息检索中，“查询性能评估”主要用于什么？A. 衡量系统效果B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容35. 信息检索系统中的“文档摘要”主要用于什么？A. 提取文档要点B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容36. 以下哪个不是信息检索中的文本聚类技术？A. K-均值聚类B. 层次聚类C. 谱聚类D. 文档存储37. 在信息检索中，“查询扩展”主要用于什么？A. 提高查询覆盖率B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容38. 信息检索系统中的“文档分类”主要用于什么？A. 组织文档集合B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容39. 以下哪个不是信息检索中的文本预处理技术？A. 分词B. 词干提取C. 词性标注D. 文档存储40. 在信息检索中，“查询重写”主要用于什么？A. 改进查询表达B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容41. 信息检索系统中的“文档相似度计算”主要用于什么？A. 匹配查询和文档B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容42. 以下哪个不是信息检索中的查询优化技术？A. 查询重写B. 查询扩展C. 查询聚类D. 文档存储43. 在信息检索中，“文档排序”主要用于什么？A. 按相关性排序B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容44. 信息检索系统中的“用户反馈”主要用于什么？A. 改进系统性能B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容45. 以下哪个不是信息检索中的文本分类技术？A. 朴素贝叶斯B. 支持向量机C. 决策树D. 文档存储46. 在信息检索中，“查询性能评估”主要用于什么？A. 衡量系统效果B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容47. 信息检索系统中的“文档摘要”主要用于什么？A. 提取文档要点B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容48. 以下哪个不是信息检索中的文本聚类技术？A. K-均值聚类B. 层次聚类C. 谱聚类D. 文档存储49. 在信息检索中，“查询扩展”主要用于什么？A. 提高查询覆盖率B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容50. 信息检索系统中的“文档分类”主要用于什么？A. 组织文档集合B. 优化查询语言C. 计算文档相似度D. 存储文档内容答案：1. A2. A3. C4. A5. A6. B7. A8. A9. D10. A11. A12. D13. A14. A15. D16. A17. A18. D19. A20. A21. D22. A23. A24. C25. A26. A27. D28. A29. A30. D31. A32. A33. D34. A35. A36. D37. A38. A39. D40. A41. A42. D43. A44. A45. D46. A47. A48. D49. A50. A。
特征提取方法：one-hot和TF-IDF
特征提取⽅法：one-hot和TF-IDFone-hot 和 TF-IDF是⽬前最为常见的⽤于提取⽂本特征的⽅法，本⽂主要介绍两种⽅法的思想以及优缺点。
1. one-hot1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码？one-hot编码，⼜称独热编码、⼀位有效编码。
其⽅法是使⽤N位状态寄存器来对N个状态进⾏编码，每个状态都有它独⽴的寄存器位，并且在任意时候，其中只有⼀位有效。
举个例⼦，假设我们有四个样本（⾏），每个样本有三个特征（列），如图：上图中我们已经对每个特征进⾏了普通的数字编码：我们的feature_1有两种可能的取值，⽐如是男/⼥，这⾥男⽤1表⽰，⼥⽤2表⽰。
那么one-hot编码是怎么搞的呢？我们再拿feature_2来说明：这⾥feature_2 有4种取值（状态），我们就⽤4个状态位来表⽰这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。
对于2种状态、三种状态、甚⾄更多状态都是这样表⽰，所以我们可以得到这些样本特征的新表⽰：one-hot编码将每个状态位都看成⼀个特征。
对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为1.2 one-hot在提取⽂本特征上的应⽤ one hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words）。
关于如何使⽤one-hot抽取⽂本特征向量我们通过以下例⼦来说明。
假设我们的语料库中有三段话： 我爱中国 爸爸妈妈爱我 爸爸妈妈爱中国我们⾸先对预料库分离并获取其中所有的词，然后对每个此进⾏编号：1 我；2 爱；3 爸爸；4 妈妈；5 中国然后使⽤one hot对每段话提取特征向量： ；；因此我们得到了最终的特征向量为 我爱中国 -> 1，1，0，0，1 爸爸妈妈爱我 -> 1，1，1，1，0 爸爸妈妈爱中国 -> 0，1，1，1，1优缺点分析优点：⼀是解决了分类器不好处理离散数据的问题，⼆是在⼀定程度上也起到了扩充特征的作⽤（上⾯样本特征数从3扩展到了9）缺点：在⽂本特征表⽰上有些缺点就⾮常突出了。
使用Python和TF-IDF算法进行关键词提取
使用Python和TF-IDF算法进行关键词提取TF-IDF是一种文本分析和信息检索中广泛使用的技术，可以帮助我们自动提取文本中的关键词，从而更好地理解文本内容。
本文将介绍TF-IDF算法的原理、计算公式和实际应用，帮助您理解并应用这一强大的文本分析工具。
TF-IDF算法的计算公式TF-IDF算法的核心思想是根据一个词在文档中的频率（Term Frequency，TF）和在整个语料库中的逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）来衡量词的重要性。
TF衡量了一个词在文档中的重要性，而IDF衡量了一个词在整个语料库中的重要性。
TF-IDF的计算公式如下：TF（词频）计算公式TF(t, d) = (词t在文档d中出现的次数) / (文档d中的总词数)IDF（逆文档频率）计算公式IDF(t) = log(语料库中的文档总数/ 包含词t的文档数+ 1)TF-IDF计算公式TF-IDF(t, d) = TF(t, d) * IDF(t)其中，t代表关键词，d代表文档。
实例代码下面是一个使用Python编写的TF-IDF算法的示例代码：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 语料库corpus = ["TF-IDF是一种用于文本分析的重要算法。
","通过TF-IDF，我们可以提取文本中的关键词。
","关键词提取有助于文本的信息检索和摘要生成。
"]# 创建TF-IDF向量化器tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()# 对文本进行向量化tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)# 输出关键词和对应的TF-IDF值feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names_out() for i, doc in enumerate(corpus):print(f"文档{i + 1}:")for j, feature in enumerate(feature_names):print(f"{feature}: {tfidf_matrix[i, j]}")详解TF（词频）计算TF计算是基于文档内部的，它衡量了一个词在文档中的出现频率。
sklearn中tf-idf的公式及计算过程
标题：深入探讨sklearn中tf-idf的公式及计算过程在机器学习和自然语言处理中，tf-idf是一个非常重要的概念。
它可以帮助我们衡量一个词语在文本中的重要程度，进而用于文本分类、信息检索等领域。
在sklearn中，tf-idf的计算过程和公式十分重要，我们将在本文中进行全面解析。
一、tf-idf的概念和意义tf-idf是“词频-逆文档频率”（term frequency-inverse document frequency）的缩写。
它是由一个词语在文本中的词频（tf）和该词语在整个文档集中的逆文档频率（idf）两部分组成。
tf-idf的计算目的是要找出一个词语在文本中的重要性，即一个词语在一篇文档中出现的次数越多，同时在所有文档中出现的次数越少，那么它对于这篇文档的重要性就越高。
在sklearn中，tf-idf的计算过程如下：1. 计算词频（tf）：对于每个词语，计算它在当前文档中的词频。
词频的计算公式为：某个词语在文档中出现的次数 / 文档总词数。
2. 计算逆文档频率（idf）：对于每个词语，计算它在整个文档集中的逆文档频率。
逆文档频率的计算公式为：log(文档总数 / 包含该词语的文档数 + 1)。
二、sklearn中tf-idf的公式及计算过程在sklearn中，tf-idf的计算过程是通过TfidfVectorizer类来实现的。
它的计算公式为：tf-idf = tf * idf，即词频乘以逆文档频率。
在使用sklearn进行tf-idf计算时，我们可以按照以下步骤进行：1. 导入TfidfVectorizer类：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer2. 构建TfidfVectorizer对象：tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()3. 对文本进行tf-idf转换：tfidf_matrix =tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)其中，corpus是我们的文本集，tfidf_matrix即为最终的tf-idf矩阵。
tfidf计算方法
tfidf计算方法TF-IDF计算方法是一种常用的信息检索和文本挖掘技术，它可以帮助我们衡量一个词在一篇文档中的重要程度。
TF-IDF计算方法结合了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency），通过对文本集合中的每个词进行统计和加权，得到一个能够反映词在文档中重要性的数值。
在TF-IDF计算方法中，词频（TF）指的是一个词在一篇文档中出现的次数。
词频越高，表示该词在文档中的重要性越高。
但是，仅仅统计词频并不能完全反映一个词的重要性，因为有些词在大部分文档中都出现，对于区分不同文档的重要性有限。
这时候就需要引入逆文档频率（IDF）的概念。
逆文档频率（IDF）是用来衡量一个词对于整个文本集合的重要性。
IDF的计算方式是取总文档数目除以包含该词的文档数目的对数。
对于一个常见词，比如“的”、“是”，它们在大部分文档中都会出现，因此其IDF值会很低。
而对于一些特定的词，比如“人工智能”、“机器学习”，它们在文档中出现的次数相对较少，因此其IDF值会较高。
通过将词频（TF）和逆文档频率（IDF）相乘，我们可以得到一个词的TF-IDF值。
这个值越大，表示该词在文档中的重要程度越高。
通过计算每个词的TF-IDF值，我们可以将文档中的词进行排序，从而得到一个关键词列表，这些关键词可以帮助我们更好地理解文档的主题和内容。
TF-IDF计算方法在信息检索和文本挖掘领域有着广泛的应用。
在搜索引擎中，通过对用户输入的关键词进行TF-IDF计算，可以准确地匹配相关的文档。
在文本分类和聚类中，通过对文档中的词进行TF-IDF计算，可以找到文档之间的相似性，从而将它们归类到合适的类别中。
在文本摘要和关键词提取中，通过计算词的TF-IDF值，可以快速提取出文档的核心内容和关键词，方便用户快速了解文档的主题。
除了上述应用之外，TF-IDF计算方法还可以用于信息推荐和广告投放等领域。
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现代信息检索
Zipf定律----倒排记录表大小的估计
反映词项的分布情况 cfi*i≈c 拟合度不是太高，但是今 本反映词项的分布规律： 高频词少，低频词多。
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现代信息检索
词典压缩--将整部词典看成单一字符串
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现代信息检索
词典压缩---单一字符串方式下按块存储
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现代信息检索
词典压缩--前端编码(Front coding)
▪ 被很多商用/研究系统所采用 ▪ 变长编码及对齐敏感性(指匹配时按字节对齐还是按照
位对齐)的简单且不错的混合产物 10
现代信息检索
倒排记录表压缩--ϒ编码
▪ 将整数G 表示成长度(length)和偏移(offset)两部分 ▪ 偏移对应G的二进制编码，只不过将首部的1去掉 ▪ 例如 13 → 1101 → 101 = 偏移 ▪ 长度部分给出的是偏移的位数 ▪ 比如G=13 (偏移为 101), 长度部分为 3 ▪ 长度部分采用一元编码: 1110.
▪ 令 A 和 B 为两个集合
▪ Jaccard系数的计算方法:
A
B
▪ JACCARD (A, A) = 1 ▪ JACCARD (A, B) = 0 如果 A ∩ B = 0 ▪ A 和 B 不一定要同样大小 ▪ Jaccard 系数会给出一个0到1之间的值
因子 ▪ Tf-idf 权重计算方法: 最出名的经典排序方法 ▪ 向量空间模型(Vector space model): 信息检索中最重要的形
式化模型之一 (其他模型还包括布尔模型、概率模型、统 计语言建模模型等)
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提纲
❶ 上一讲回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
▪ → 200,000 个结果 – 太多
▪ 查询2 (布尔与操作): [standard user dlink 650 no card found]
▪ → 0 个结果 – 太少
▪ 结论： ▪ 在布尔检索中，需要大量技巧来生成一个可以获得合 适模结果的查询
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现代信息检索
排序式检索(Ranked retrieval)
▪ 大部分用户不能撰写布尔查询或者他们认为需要大 量训练才能撰写出合适的布尔查询
▪ 大部分用户不愿意逐条浏览1000多条结果，特别是
对Web搜索更是如此
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现代信息检索
布尔检索的其他不足: 结果过少或者过多
▪ 布尔查询常常会导致过少(=0)或者过多(>1000)的结果 ▪ 例子：
▪ 查询 1 (布尔与操作): [standard user dlink 650]
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现代信息检索
排序式检索中的评分技术
▪ 我们希望，在同一查询下，文档集中相关度高的文档排名 高于相关度低的文档
▪ 如何实现？ ▪ 通常做法是对每个查询-文档对赋一个[0, 1]之间的分值 ▪ 该分值度量了文档和查询的匹配程度
18
现代信息检索
第一种方法: Jaccard系数
▪ 计算两个集合重合度的常用方法
▪ 排序式检索会对查询和文档的匹配程度进行排序，即给出 一个查询和文档匹配评分
▪ 排序式检索可以避免产生过多或者过少的结果
▪ 可以通过排序技术来避免大规模返回结果，比如只需要显 示前10条结果，这样不会让用户感觉到信息太多
▪ 用户满意的前提：排序算法真的有效，即相关度大的文档 结果会排在相关度小的文档结果之前
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现代信息检索
布尔检索
▪ 迄今为止，我们主要关注的是布尔检索，即文档(与查询) 要么匹配要么不匹配
▪ 布尔检索的优点：
▪ 对自身需求和文档集性质非常了解的专家而言，布尔 查询是不错的选择
▪ 对应用开发来说也非常简单，很容易就可以返回1000 多条结果
▪ 布尔检索的不足：
▪ 对大多数用户来说不方便
▪ G的ϒ编码就是将长度部分和偏移部分两者联接起来得到 的结果。
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现代信息检索
Reuters RCV1索引压缩总表
12
现代信息检索
本讲内容
▪ 对搜索结果排序(Ranking) : 为什么排序相当重要？ ▪ 词项频率(Term Frequency, TF): 排序中的重要因子 ▪ 逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF): 另一个重要
*改编自”An introduction to Information retrieval”网上公开的课件，地址 /IR-book/
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提纲
❶ 上一讲回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
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提纲
❶ 上一讲回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型
▪ 每个块当中 (下例k = 4)，会有公共前缀 8 a u t o m a t a 8 a u t o m a t e 9 a u t o m a t i c 10 a
utomation ⇓
▪ 可以采用前端编码方式继续压缩 8automat∗a1⋄e2⋄ic3⋄ion
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现代信息检索
倒排记录表压缩--对间隔编码
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现代信息检索
Heaps定律—词典大小的估计
▪ 词汇表大小M 是文档集规 模T的一个函数 M = kTb
▪ 图中通过最小二乘法拟合 出的直线方程为：
log10M = 0.49 ∗ log10T + 1.64
▪ 于是有：
▪ M = 101.64T0.49 ▪ k = 101.64 ≈ 44
▪ b = 0.49
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倒排记录表压缩---可变字节(VB)码
▪ 设定一个专用位 (高位) c作为延续位(continuation bit) ▪ 如果间隔表示少于7比特，那么c 置 1，将间隔编入 一个字节的后7位中 ▪ 否则：将低7位放入当前字节中，并将c 置 0，剩下 的位数采用同样的方法进行处理，最后一个字节的c 置1（表示结束） ▪ 比如，257=1 00000001 = 0000010 0000001 0000010 1000001
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更新时间： 2017/9/19
现代信息检索 Modern Information Retrieval
第6讲 文档评分、词项权重计算及向量空间模型 Scoring, Term Weighting & Vector Space Model