003-文本分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了003-文本分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
停用词
1.语料中大量出现
2.没啥大用
3.留着过年嘛？
Tf-idf：关键词提取
《中国的蜜蜂养殖》: 进行词频（Term Frequency，缩写为TF）统计
出现次数最多的词是----“的”、“是”、“在”----这一类最常用的词（停用词）
“中国”、“蜜蜂”、“养殖”这三个词的出现次数一样多，重要性是一样的？
"中国"是很常见的词，相对而言，"蜜蜂"和"养殖"不那么常见
"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）
如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性
正是我们所需要的关键词
《中国的蜜蜂养殖》：假定该文长度为1000个词，"中国"、"蜜蜂"、"养殖"各出现20次，则这三个词的"词频"（TF）都为0.02
搜索Google发现，包含"的"字的网页共有250亿张，假定这就是中文网页总数。
包含"中国"的网页共有62.3亿张，包含"蜜蜂"的网页为0.484亿张，包含"养殖"的网页为0.973亿张
Tf-idf：关键词提取
相似度
相似度
句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。
句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
分词：
句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。
句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
语料库：我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
词频：
句子A：我1，喜欢2，看2，电视1，电影1，不1，也0。
句子B：我1，喜欢2，看2，电视1，电影1，不2，也1。
词频向量：
句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]
句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]
word2vector
相似度（向量内积）
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