使用TF-IDF加权与n-gram特征进行文本分类：从理论到实践

引言

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一个基础且重要的任务。为了将文本数据转化为机器学习模型可以理解的数值形式，特征提取是关键步骤之一。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）加权与n-gram特征是两种常用的文本特征提取方法。本文将详细介绍如何使用TensorFlow结合TF-IDF加权与n-gram特征进行文本分类，并通过一个完整的实例来展示其实现过程。

1. 理解TF-IDF与n-gram

1.1 TF-IDF

TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：

• 词频（TF）：一个词在文档中出现的频率。
• 逆文档频率（IDF）：一个词在所有文档中出现的频率的倒数。

TF-IDF的计算公式为：

[ \text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t) ]

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