TF-IDF（词频-逆文档频率）向量化是一种量化文本数据并计算特定词语重要性的技术。
TF-IDF 结合词频 (TF) 和逆文档频率 (IDF) 来调整文本中经常出现的词的重要性。
这使得即使在调查回复等自由格式的数据中也可以为重要词汇分配高分。
TF-IDF向量化广泛应用于调查分析和文本挖掘，尤其适用于可视化重要词汇和了解特定关键词的趋势。
使用量化数据还可以将其与其他统计分析方法相结合，实现更高级的分析。
TF-IDF向量化基本概念及机制
TF-IDF的基本思想是根据一个词在特定文档中出现的频率，以及它在整个文档中出现的频率，计算该词的权重。
具体来说，词频 (TF) 表示一个词在每个文档中出现的频率，而逆文档频率 (IDF) 表示一个词在所有文档中的独特性。
TF 增加了文档中单词的重要性，而 IDF 则降低了常用单词的重要性。
这样可以突出显示每个文档的特征词，并可以对适当的词进行加权以进行分析。
将 TF-IDF 应用于调查数据的具体步骤
将 TF-IDF 应用于调查数据的过程从数据预处理开始。
预处理包括清理数据和去除不需要的噪音。
然后，我们将每个 电话号码清单答案分成单词并计算 TF 和 IDF。
例如，对于同一个词出现多次的答案，会赋予其较高的 TF，而对于常用的词，会赋予其较低的 IDF。
最后，我们乘以TF和IDF来计算每个单词的权重。
这使得调查答复的特征能够以数字形式表达出来并作为分析的基础。
为什么 TF-IDF 很重要以及如何解释其结果？
TF-IDF的重要性在于它可以更容易地捕捉一段文本中突出的词语的特征。
通过使用 TF-IDF，可以提 电子商务内容写作的 取包含每个文档的独特信息的单词，而不是简单的经常出现的单词。
分析结果让您能够根据分配给每个单词的数值直观地掌握单词的重要性。
例如，TF-IDF 分数较高的词被认为对文档很重要，可以帮助识别用户的兴趣和需求。
这为您提供数据驱动的洞察力。
TF-IDF与其他量化方法的比较及优势
与其他方法相比，TF-IDF 在评估特定词语的重要性方面表现出色。
例如，简单的基于频率的方 俄罗斯号码列表 法可能认为常见的、常用的词（例如连词和小品词）很重要，但 TF-IDF 降低了此类词的影响力。
此外，与 Word2Vec 或 BERT 等嵌入表示不同，TF-IDF 相对容易计算和解释，因此成为初步分析的理想选择。
TF-IDF是一种简单、有效的量化方法，被广泛应用。