实现TF-IDF

[编程题]实现TF-IDF

实现一个函数来计算TF-IDF（词频-逆文档频率）分数。TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，用于评估一个词对于文档集中的某个文档的重要程度。

函数接收两个参数：
1. corpus：文档集合，是一个二维列表，每个元素是一个文档（词语列表）
2. query：查询词列表，需要计算这些词的TF-IDF分数

返回一个二维列表，表示每个查询词在每个文档中的TF-IDF分数：
- 行数等于文档数
- 列数等于查询词数
- 结果保留5位小数
- 按照文档顺序和查询词顺序排列

示例1

输入

[["hello", "world"], ["hello", "python"]]
["hello", "python"]

[[0.5, 0.0], [0.5, 0.70273]]

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。

算法知识视频讲解

牛客题解官

发表于 2025-02-06 10:43:37

TF-IDF是一种衡量文本特征的指标，常用于文本分类和信息检索。其计算公式为：其中，TF是词频，IDF是逆文档频率。 TF的计算公式为： IDF的计算公式为： IDF还有很多其他的计算方式，但本题中使用的是上述公式。在这个算法中，词汇表发挥着重要作用，是计算TF-IDF的基础。通常，词汇表展开全文

自然语言处理

难度：

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