TF-IDF（词频 - 逆文档频率）作为经典的文本特征提取算法，在自然语言处理（NLP）领域应用广泛。它能将文本转化为可量化的数值特征，为后续的数据分析和建模提供基础。本文结合实际场景，介绍如何用 Python 实现 TF-IDF 的常见应用。

一、环境准备

首先确保安装必要的库，最常用的是 scikit-learn（提供成熟的 TF-IDF 工具）和 nltk（可选，用于文本预处理）：

pip install scikit-learn nltk

二、核心工具：TfidfVectorizer

scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 是实现 TF-IDF 的核心工具，它集成了文本分词、词频计算、IDF 加权等功能，无需手动编写复杂公式。基本用法如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 示例文本数据
documents = ["Python是一种流行的编程语言，适合数据分析和机器学习","机器学习是人工智能的一个分支，依赖大量数据训练模型","数据分析常用Python工具，如Pandas和NumPy，处理结构化数据","人工智能包括机器学习、自然语言处理等多个领域"
]# 初始化TF-IDF向量器（默认分词会按空格和标点分割，支持中文）
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=100,  # 保留Top N高频词stop_words=["是", "的", "一种"],  # 自定义停用词（过滤无意义词汇）lowercase=False  # 不强制转为小写（中文无需小写处理）
)# 拟合数据并转换为TF-IDF矩阵
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(documents)# 获取词汇表（所有分词后的词语）
words = tfidf.get_feature_names_out()
print("词汇表：", words)# 输出TF-IDF矩阵（每行对应一篇文档，每列对应一个词的TF-IDF值）
print("\nTF-IDF矩阵形状：", tfidf_matrix.shape)  # (文档数, 词汇数)

三、实战应用场景

1. 自动提取文档关键词

关键词提取是 TF-IDF 最经典的应用之一。通过对单篇文档的 TF-IDF 值排序，可快速定位核心词汇。

def extract_keywords(tfidf_matrix, words, doc_index, top_n=3):"""提取指定文档的Top N关键词"""# 获取该文档的TF-IDF向量doc_tfidf = tfidf_matrix[doc_index].toarray()[0]# 按TF-IDF值降序排序，返回词语和分数keyword_scores = sorted(zip(words, doc_tfidf), key=lambda x: x[1], reverse=True)# 过滤分数为0的词，取前N个return [word for word, score in keyword_scores if score > 0][:top_n]# 提取第1篇文档（索引0）的关键词
print("文档1关键词：", extract_keywords(tfidf_matrix, words, doc_index=0))
# 输出示例：['Python', '编程语言', '数据分析']

应用场景：论文摘要关键词自动生成、新闻主题标签推荐、文档快速摘要。

2. 文本相似度计算

通过比较两篇文档的 TF-IDF 向量相似度，可判断内容相关性（如查重、推荐相似文章）。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 计算文档间的余弦相似度（值越接近1，相似度越高）
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
print("\n文档相似度矩阵：")
for i in range(len(similarity_matrix)):for j in range(i+1, len(similarity_matrix)):print(f"文档{i+1}与文档{j+1}的相似度：{similarity_matrix[i][j]:.4f}")# 示例输出：文档2与文档4的相似度较高（都涉及“人工智能”“机器学习”）

应用场景：文章查重系统、推荐系统（如 “猜你喜欢”）、问答系统中匹配相似问题。

3. 文本分类预处理

TF-IDF 可将文本转化为机器学习模型能处理的数值特征，为分类任务提供输入。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score# 准备带标签的文本数据（示例：科技类=0，教育类=1）
texts = ["Python用于数据分析和机器学习","人工智能技术在医疗领域的应用","中小学编程教育纳入课程体系","在线教育平台助力学生自主学习"
]
labels = [0, 0, 1, 1]  # 标签：科技=0，教育=1# 转换为TF-IDF特征
tfidf = TfidfVectorizer()
X = tfidf.fit_transform(texts)
y = labels# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)# 用朴素贝叶斯模型分类
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)# 预测并评估准确率
y_pred = model.predict(X_test)
print("\n分类准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))  # 示例：准确率1.0# 预测新文本类别
new_text = ["机器学习课程走进高中课堂"]
new_text_tfidf = tfidf.transform(new_text)
print("新文本预测类别：", model.predict(new_text_tfidf))  # 输出：1（教育类）

应用场景：垃圾邮件识别、情感分析（正面 / 负面评价）、新闻分类（科技 / 体育 / 娱乐）。

4. 搜索引擎基础

在简易搜索引擎中，可通过 TF-IDF 计算查询词与文档的相关性，返回最匹配的结果。

def search(query, documents, tfidf):"""根据查询词返回相关文档排序"""# 将查询词转换为TF-IDF向量query_tfidf = tfidf.transform([query])# 计算与所有文档的相似度similarities = cosine_similarity(query_tfidf, tfidf_matrix).flatten()# 按相似度降序返回文档索引return [documents[i] for i in similarities.argsort()[::-1] if similarities[i] > 0]# 搜索示例
query = "Python 数据分析"
print("\n搜索结果：")
for doc in search(query, documents, tfidf):print("-", doc)
# 输出：优先返回包含“Python”和“数据分析”的文档

应用场景：站内搜索、文档检索系统、智能客服知识库查询。

四、进阶技巧与优化

1. 中文分词优化
   TfidfVectorizer 默认按标点和空格分词，对中文不够友好。可结合 jieba 进行精准分词：

   import jieba
   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 自定义分词函数
   def jieba_tokenizer(text):return jieba.lcut(text)  # 精确分词# 初始化向量器时指定分词函数
   tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenizer)
   

2. 停用词处理
   过滤无意义词汇（如 “的”“在”“吗”）可提升效果，可使用 nltk 或自定义停用词表：

   from nltk.corpus import stopwords
   # 下载英文停用词（中文需自定义）
   import nltk
   nltk.download('stopwords')
   english_stopwords = stopwords.words('english')
   tfidf = TfidfVectorizer(stop_words=english_stopwords)
   

3. 参数调优

   max_features：限制词汇表大小，避免维度灾难；                                              ngram_range：支持词组特征（如 (1,2) 表示同时考虑单个词和词组）；                      min_df/max_df：过滤在太少 / 太多文档中出现的词（如 min_df=2 表示只保留至少在 2 篇文档中出现的词）。

五、局限性与替代方案

TF-IDF 虽简单高效，但存在局限性：

忽略词语语义关系（如 “电脑” 和 “计算机” 无法识别为同义词）；

对短文本效果较差，依赖词频统计；

无法捕捉上下文信息。

替代方案：

词向量（Word2Vec、GloVe）：保留语义关系；

BERT 等预训练模型：捕捉上下文语义，适用于复杂 NLP 任务。

总结

TF-IDF 作为文本特征提取的 “基石算法”，凭借简单、高效、可解释性强的特点，在关键词提取、相似度计算、文本分类等场景中仍被广泛使用。通过 scikit-learn 等工具，我们可以快速将其应用到实际项目中，解决文本分析的基础问题。对于更复杂的语义理解需求，可结合词向量或预训练模型进一步优化，但 TF-IDF 仍是入门 NLP 的必备技能。