基于NLTK工具包，批次读取目录下面的文本数据，利用python实现了TF_IDF算法。其中，可以自行输入目录文件的绝对路径以及请输入你想显示词频的前top数量。

BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 BERTopic是一种主题建模技术，它利用BERT嵌入和c-TF-IDF创建密集的群集，从而使主题易于理解，同时又在主题描述中保留了重要的单词。 相应的中等职位可以在这里找到。 关于项目算法的目录2.1。 句子转换器2.2。 UMAP + HDBSCAN 2.3。 c-TF-IDF入门3.1。 安装3.2。 基本用法3.3。 概述Google合作实验室1.关于项目返回目录

esp32 v3.3.2版本idf，用于进行esp32开发必备的sdk，内部含有api库和编译用的makefile脚本文件

matlab开发-程序计算IDF曲线。强度持续频率计算

论文中用到的部分基础文本分析技术（包括分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF、词云图、名称提取、词性标注、LDA主题模型）

功能：计算新闻文本类情感分析 依赖库： jieba pyyaml colorama pyExcelerator sqlalchemy 算法： TF-IDF算法； 余弦距离算法； 详细算法见DOC中数学模型。

用于快速配置esp-idf环境 建议使用ubuntu18.04.5

esp-idf git clone下载下来的全部源码和子模块，网不好的话自己下载很困难

namespace Test.TFIDF { class IF_IDF { /// /// 获取拆分后的词组以及每个词的出现次数 /// /// /// public Dictionary GetWordsFrequnce(string text) { Dictionary dictionary = new Dictionary(); Regex regex = new Regex(@"[\u4e00-\u9fa5]");//分拣出中文字符 MatchCollection results = regex.Matches(text); int temp; foreach (Match word in results) { if (dictionary.TryGetValue(word.Value, out temp)) { temp++; dictionary.Remove(word.Value); dictionary.Add(word.Value, temp); } else { dictionary.Add(word.Value, 1); } } return dictionary; } /// /// 文档中出现次数最多的词的出现次数 /// /// 拆分后的词组字典 /// public int MaxWordFrequence( Dictionary wordsfre) { Dictionary.ValueCollection values = wordsfre.Values; int maxfre = 0; foreach (int value in values) { if (maxfre < value) { maxfre = value; } } return maxfre; } /// /// 计算某词的IF，返回结果 /// /// /// ///

使用python进行朴素贝叶斯的数据分析，使用TF-IDF方法整理数据