TF-IDF和BM25算法原理及python实现
1 TF-IDF
TF-IDF是英文Term Frequency–Inverse Document Frequency的缩写，中文叫做词频-逆文档频率。
一个用户问题与一个标准问题的TF-IDF相似度，是将用户问题中每一词与标准问题计算得到的TF-IDF值求和。计算公式如下：
TF-IDF算法，计算较快，但是存在着缺点，由于它只考虑词频的因素，没有体现出词汇在文中上下文的地位，因此不能够很好的突出语义信息。
import numpy as np
class TF_IDF_Model(object):
def __init__(self, documents_list):
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