文本文件由单一特定编码的字符组成 文本表示有独热编码，tf-idf详情

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本文目录一览：

• 1、jieba分词详解
• 2、通俗理解TF-IDF
• 3、潜在语义分析(LSA)

jieba分词详解

jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式： 试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。

搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回枣，适用干搜索引擎分词。调用jieba.cutforsearch(值) *** 。

python中需安装jieba库，运用jieba.cut实现分词。cut_all参数为分词类型，默认为精确模式。

在jieba分词中，最常用的分词函数有两个，分别是 cut 和 cut_for_search ，分别对应于“精确模式/全模式”和“搜索引擎模式”。

jieba的四种分词模式中，处理速度最快的是全模式，全模式是把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快。

jieba。lcut(s)属于中文分词函数。jieba.lcut(s)是最常用的中文分词函数，用于精确模式，即将字符串分割成等量的中文词组，返回结果是列表类型。

通俗理解TF-IDF

TF-IDF实际上是：TF * IDF。主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（即TF高），并且在其他文章中很少出现（即IDF高），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种统计 *** ，用来衡量字词对于文本的重要程度。

TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。

词频-逆文档频度（Term Frequency - Inverse Document Frequency，TF-IDF） 技术，是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术，可以用来评估一个词对于一个文档集或语料库中某个文档的重要程度。

潜在语义分析(LSA)

潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）是一种无监督学习 *** ，主要用于分本的话题分析，其特点是 通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。

潜在语义分析的基本观点是：把高维的向量空间模型（V *** ）表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。这个映射是通过对项/文档矩阵的奇异值分解（SVD）来实现的。

LSA的正确读法是“LS-A”，表示潜在语义分析（Latent Semantic Analysis），是一种基于线性代数 *** 的文本分析技术。LSA模型可以将大量文本数据转化为矩阵形式，便于进一步计算和分析，并且可以处理词义相似但表述不同的情况。

概率潜在语义分析(Probability Latent Semantic Analysis ，PLSA)模型 概率潜在语义分析(PLSA)模型其实是为了克服潜在语义分析(LSA)模型存在的一些缺点而被提出的。

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