大家好！今天和大家分享一个超实用的文本处理技术——TF-IDF算法！😊 什么是TF-IDF？它是一种用于评估一个词对文档重要程度的统计方法。简单来说，它可以帮你找出文章中哪些关键词最能代表它的核心内容。💡

接下来，我将用Python实现这个算法，并分享完整代码哦！👇

```python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

示例数据

docs = [

"机器学习改变了我们的生活",

"深度学习是机器学习的一个分支",

"自然语言处理让计算机更懂人类"

]

初始化TF-IDF向量化器

vectorizer = TfidfVectorizer()

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(docs)

输出关键词及其权重

print(vectorizer.get_feature_names_out())

print(tfidf_matrix.toarray())

```

通过这段代码，我们可以轻松计算出每个词在文档中的TF-IDF值！🚀 这对于信息检索、搜索引擎优化等领域都非常有帮助！🎉

快来试试吧，你会发现文本分析原来这么有趣！💪

TFIDF Python 编码技巧 数据科学