词袋模型与TF–IDF：计算机如何将文本转化为数学

这篇文章描述了计算机如何将文本转换为数值表示，重点介绍了词袋模型（BoW）和TF-IDF。词袋模型将文本表示为词频向量，忽略了词序，而TF-IDF则根据词在文档中的频率及其在语料库中的稀有程度来加权。作者提供了历史背景，指出词袋模型起源于20世纪50至60年代，TF-IDF由凯伦·斯帕克·琼斯于1972年提出，后来由杰拉德·萨尔顿推广。其局限性包括忽略词序和语义。文章还通过纯PHP的分步实现，演示了分词、词频计算、逆文档频率、TF-IDF向量以及用于文档相似度搜索的余弦相似度。