词频的词频统计
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）词频--反转文件频率，是一种用于情报检索与文本挖掘的常用加权技术，用以评估一个词对于一个文件或者一个语料库中的一个领域文件集的重要程度。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。 在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化，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频，而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词语 ti 来说，它的重要性可表示为：以上式子中 ni,j 是该词在文件dj中的出现次数，而分母则是在文件dj中所有字词的出现次数之和。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 有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是 0.03 (3/100)。一个计算文件频率 (DF) 的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词，然后除以文件集里包含的文件总数。所以，如果“母牛”一词在1,000份文件出现过，而文件总数是10,000,000份的话，其逆向文件频率就是 9.21 ( ln(10,000,000 / 1,000) )。最后的TF-IDF的分数为0.28( 0.03 * 9.21)。
词频统计的意义
词频统计的意义：词频统计是用来统计一篇文章中，某一个字段出现的次数，从而了解文章的重点，关键字，方便理解作者的想法。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-DF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。文字软件恐怕还没有你想的那么智能，可以自主分析关键词。它只可以提取出现频率较高的词语。词频统计原理：在一份给定的文件里，词频(termfrequency,.TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化，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频，而不管该词语重要与否。)逆向文件频率(inversedocumentfrequency,IDF)是一个词语普追重要性的度量。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。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是0.03(3/100)。一个计算文件频率(DF)的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词，然后除以文件集里包含的文件总数。所以，如果“母牛”一词在1,000份文件出现过，而文件总数是10,000,000份的话，其逆向文件频率就是9.21=((10,000,000/1,000)。最后的TF-IDF的分数为0.28=(0.039.21)。