如何基于 TF-IDF 的文本向量化

基于 TF-IDF 的文本向量化可以分为以下几个步骤：

1. 分词：将文本内容进行分词，将单词拆分出来。

2. 去停用词：去掉文本中的停用词，例如“的”、“是”、“在”等等。

3. 计算 TF：对于每个单词，在文本中出现的次数即为该单词的词频（TF）。

4. 计算 IDF：对于所有文本，计算每个单词的逆文档频率（IDF），公式为 log(N/DF)，其中N是文本总数，DF是包含该单词的文本数。

5. 计算 TF-IDF：将TF与IDF相乘，得到TF-IDF值。

6. 向量化：将每个文本的TF-IDF值作为向量的元素，得到文本的TF-IDF向量。

7. 归一化：对于每个文本的TF-IDF向量，进行归一化，将向量的每个元素除以该向量的模长，得到单位向量。

这样就完成了基于TF-IDF的文本向量化。通过这种方式，可以将文本数据转换成数值型数据，为后续的机器学习算法提供输入。