如何在 Python 中计算特定短语的 TF-IDF 值？

如何使用 Python 计算特定短语的 TF-IDF 值

在自然语言处理中，TF-IDF（词频-逆向文档频率）是一种广泛使用的文本向量化技术。但是，如果您希望计算特定短语或单词组的 TF-IDF 值，而不仅仅是个别单词，那么使用 TfidfVectorizer 可能会遇到一些挑战。

TfidfVectorizer 默认会将输入文本拆分成分词，这意味着它会计算 "This_is_book" 的 TF-IDF 值，并将其拆分为 "This"、"is"、"book" 三个单词的 TF-IDF 值。为了避免这种情况，有以下几种方法：

通过使用这些方法，您可以计算出特定短语或单词组的 TF-IDF 值，而无需担心 TfidfVectorizer 的自动分词。