如何用python实现词组级tf-idf
tfidfvectorizer是一个可用于计算tf-idf值的python库。但是，如果你的特征词已经预先整理好，并且不希望库将它们拆分成单个单词，你可能需要其他方法。
使用tfidfvectorizer
如果你需要保持术语的完整性，请使用以下步骤：
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- 将你的词组作为字符串列表。
- 设置tfidfvectorizer的ngram_range参数为(1, 1)，表示只考虑单个词组。
- 使用fit_transform方法来计算tf-idf值。
自定义tf-idf计算
如果你更喜欢自己编写tf-idf计算程序，请遵循以下步骤：
- 计算词组的频率并存储在字典中。
- 计算总词组数。
- 计算每个词组在文档中的tf。
- 计算每个词组在整个语料库中的idf。
- 将tf和idf相乘以获得tf-idf值。
示例代码
以下是一个示例python代码，用于自定义计算词组级tf-idf值：
import math
def tf_idf(doc, terms):
"""计算词组的TF-IDF值。
参数：
doc: 文档作为字符串。
terms: 作为字符串列表的预定义词组。
返回：
词组到其TF-IDF值的字典。
"""
tf = {}
for term in terms:
tf[term] = doc.count(term)
total_terms = sum(tf.values())
idf = {}
for term in terms:
idf[term] = math.log(total_terms / (tf[term] + 1))
return {term: tf[term] * idf[term] for term in terms} 
