【每日新知识】TF-IDF、最大内积搜索（MIPS）

遇到一些不大懂的知识点：TF-IDF、最大内积搜索（MIPS）

TF-IDF

TF-IDF：词频-逆文档词频（term frequency，inverse document frequency）
最开始：用于文档关键词提取

案例：
《中国的蜜蜂养殖》

• 过滤停用词，剩下有实际意义的词
• “的“，”是“等停用词给最小的权重（这个权重就是IDF）
• “中国”，常见词，应该给较小权重，虽然“中国”在本文中出现次数与“蜜蜂”，“养殖”一样多
• “蜜蜂”，“养殖”权重应该大于“中国”

公式如下：

词频-逆文档词频TF-IDF = TF （词频）* IDF（权重/逆文档词频）

词频（TF） = 某个词在文章中出现的次数 / 文章总词数
Or
标准化词频（TF） = 某个词在文章中出现的次数 / 该文章出现最多的的词的出现数

权重（IDF） = log（语料库的文档总数/（包含该词的文档数+1））
【 其中，log是以10为底的对数；但是在代码实现的时候可以直接用默认的log以e为底，在网上查询到的原因是idf代表权重，具体的log以多少为底都可以，只要统一就行】

代码例子：

# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercv = TfidfVectorizer(stop_words='english')
vec = cv.fit_transform(['hello world','this is a panda.'])
print(vec)
print(cv.vocabulary_)
arr = vec.toarray()
print(arr)

TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。

最大内积搜索（MIPS）

最近邻搜索(NN)、最大内积搜索（MIPS）与(A)LSH算法