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【自然言語処理 / TF-IDF】結果の見方が分からない

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pekopekocot

score 26

いつもお世話になっております。
早速本題に入らせていただきます。

現在下記サイトを参考にTF-IDFについて学習しています。
Tfidfvectorizerの簡単な使い方(tf idf)

現在のコードは以下です。

dataset = pd.read_csv(config.FILE_PATH)
# データから英文部分を取得
input_dataset = np.array(dataset["text"])
tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer="word", ngram_range=(1, 3), min_df=1, stop_words="english")
tf_idf_vector = tf_idf_vectorizer.fit_transform(input_dataset)
WORDS = tf_idf_vectorizer.get_feature_names()
print("words====")
print(WORDS)
print("tf_idf_vector====")
print(tf_idf_vector)

そして使用しているCSVデータの中身は以下です。

id text
1 This is a dog
2 This is a cat.
3 I like dog

出力結果は下記のようになっています。

words====
['cat', 'dog', 'like', 'like dog']

tf_idf_vector====
  (0, 1)    1.0
  (1, 0)    1.0
  (2, 3)    0.6227660078332259
  (2, 2)    0.6227660078332259
  (2, 1)    0.4736296010332684

この最終結果のtf_idf_vector の部分が何を表しているのかが良くわかりませんでした。

この最終結果はどのように解読したらよいのでしょうか・・・。

お時間ある方で知識をお持ちの方いらっしゃいましたらご助力頂けますと幸いです。

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回答 1

-1

すこしでもググられましたでしょうか?
自然言語処理にご関心がある方であればTF-IDFは避けて通れない基本中の基本であり、記事が五万とあります。

nltk.TextCollection.tf_idf の使い方
が分かりやすいかと思います。

投稿

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