NLTK预处理后的TF-IDF加权

是一种文本特征提取和权重计算的方法。NLTK（Natural Language Toolkit）是一个Python库，提供了丰富的自然语言处理工具和算法。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文本中的重要程度。它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个指标。

TF（词频）表示一个词在文本中出现的频率，计算公式为：词在文本中出现的次数 / 文本中的总词数。TF越高，表示该词在文本中越重要。

IDF（逆文档频率）表示一个词在整个文本集合中的重要程度，计算公式为：log(文本集合中的文档总数 / 包含该词的文档数)。IDF越高，表示该词在整个文本集合中越不常见，越能区分不同文本。

TF-IDF加权将TF和IDF相乘，得到一个词的权重。权重越高，表示该词在文本中的重要性越大。

NLTK预处理后的TF-IDF加权可以通过以下步骤实现：

1. 预处理文本数据，包括分词、去除停用词、词干提取等。
2. 统计每个词在文本中的词频（TF）。
3. 统计每个词在整个文本集合中的逆文档频率（IDF）。
4. 计算每个词的TF-IDF权重，即TF * IDF。

TF-IDF加权在文本分类、信息检索、推荐系统等领域有广泛的应用。它可以帮助识别关键词、提取文本特征、计算文本相似度等。

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