说明
1、TF-IDF是如果词或词组出现在文章中的概率较高，而在其他文章中很少出现，那么它就被认为具有很好的类别区分能力，适合进行分类。
2、提取文本特征，用来评估字词对文件集或某个语料库中文件的重要性。
实例
deftfidf_demo():
"""
用tfidf的方法进行文本特征提取
:return:
"""
#1.将中文文本进行分词
data=["一种还是一种今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝对大部分是死在明天晚上，所以每个人不要放弃今天。",
"我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的，这样当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。",
"如果只用一种方式了解某样事物，你就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联系。"]
data_new=[]
forsentindata:
data_new.append(cut_word(sent))
#print(data_new)
#2.实例化一个转换器类
transfer=TfidfVectorizer(stop_words=["一种",'因为'])
#3.调用fit_transform
data_final=transfer.fit_transform(data_new)
print("data_new:\n",data_final.toarray())
print("特征名字:\n",transfer.get_feature_names())
returnNone
以上就是Python中Tf-idf文本特征的提取，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：Python基础教程