Python 如何实施TF-IDF评分，并对某些条款进行额外加权
我目前有一个tf idf评分系统，我使用余弦相似性进行搜索。我想添加额外的权重，以考虑给定术语是否在文档标题中。但是，我不确定如何将标题数据与tf idf分数结合起来。有人知道解决这个问题的好方法吗？有两种途径：你可以将你的相似性升级到BM25F（实战模型），或者你可以复制你的TF-IDF系统来获取标题和正文数据。然后，不是每个文档都有一个分数，而是需要组合一个TitleScore和BodyScore 然后，您可以试探性地确定重要性，例如，标题匹配为70%，正文匹配为30%：Python 如何实施TF-IDF评分，并对某些条款进行额外加权,python,search,information-retrieval,tf-idf,cosine-similarity,Python,Search,Information Retrieval,Tf Idf,Cosine Similarity,我目前有一个tf idf评分系统，我使用余弦相似性进行搜索。我想添加额外的权重，以考虑给定术语是否在文档标题中。但是，我不确定如何将标题数据与tf idf分数结合起来。有人知道解决这个问题的好方法吗？有两种途径：你可以将你的相似性升级到BM25F（实战模型），或者你可以复制你的TF-IDF系统来获取标题和正文数据。然后，不是每个文档都有一个分数，而是需要组合一个TitleScore和BodyScore 然后，您可以试探性地确定重要性，例如，标题匹配为70%，正文匹配为30%： score=0.7
score=0.7*titleTFIDF（q，doc）+0.3*bodyTFIDF（q，doc）