1.TF-IDF1.1原理1.1.1名词解释 TF：词频，某token在文档中出现的次数越多，则这个token的特征越能代表这篇文档自身的独特特征。计算：token出现次数/文档总token数IDF：逆文档频率，如果某个token在所有文档中都出现，那么这个token对于区分这些文档的特征最没有帮助。计算：1

我正在尝试删除由TfidfVectorizer创建的二元组。我正在使用text.TfidfVectorizer，以便我可以使用自己的预处理器函数。Initfromsklearn.feature_extraction.textimportENGLISH_STOP_WORDSasstop_wordsfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfV

我编写了一个Python代码，该代码接收产品标题作为输入，并从演示文稿中查找类似的标题。一切都运行良好，但它错误地识别了一些标题。我认为它错误地识别了带有数字的标题说明：get_price(myProductTitle)函数的输入是一个标题，例如：RazerGoldPINMalaysia7MYR