如何使用朴素贝叶斯实现 TF_IDF 特征加权

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何使用朴素贝叶斯实现 TF_IDF 特征加权

【英文标题】：How to implement TF_IDF feature weighting with Naive Bayes

【发布时间】：2011-09-11 14:28:12

【问题描述】：

我正在尝试实现用于情感分析的朴素贝叶斯分类器。我计划使用 TF-IDF 加权度量。我现在只是有点卡住了。 NB 一般使用词（特征）频率来寻找最大似然。那么如何在朴素贝叶斯中引入 TF-IDF 权重度量呢？

【问题讨论】：

那么您是否能够找到如何做到这一点的方法，因为我也遇到了同样的问题。我正在尝试搜索相同的内容，但没有得到任何确定。

【参考方案1】：

您将 TF-IDF 权重用作统计模型中的特征/预测变量。我建议使用 gensim [1] 或 scikit-learn [2] 来计算权重，然后将其传递给朴素贝叶斯拟合程序。

scikit-learn 'working with text' 教程 [3] 可能也很有趣。

[1]http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer.html

[2]http://radimrehurek.com/gensim/models/tfidfmodel.html

[3]http://scikit-learn.github.io/scikit-learn-tutorial/working_with_text_data.html