**Termfrequenz (TF)** ist ein Maß, das die Bedeutung eines Wortes innerhalb eines bestimmten Satzes oder Dokuments quantifiziert, relativ zur Länge des Satzes oder Dokuments. Im Wesentlichen ist es eine Möglichkeit, **wie häufig ein Wort erscheint** hervorzuheben, angepasst an die Größe des Textes, um Fairness über Texte unterschiedlicher Längen hinweg zu gewährleisten.

TF wird mit einer **logarithmischen Skala** berechnet, um den Effekt sehr hoher Frequenzen abzuschwächen, was hilft, eine ausgewogene Bedeutung über alle Wörter hinweg zu bewahren. Die hier verwendete Formel ist `log(1 + (frequency of the word in the sentence) / (total number of words in the sentence))`. Diese Anpassung berücksichtigt die Intuition, dass die **Bedeutung eines Wortes für einen Satz nicht linear mit seiner Häufigkeit zunimmt**.

Für jeden Satz in unserer Liste von tokenisierten Sätzen (`tokenized_sentences`) **berechnen wir den TF-Wert für jedes einzigartige Wort**. Dies wird erreicht, indem wir durch jedes Wort in einem Satz iterieren, seine Häufigkeit relativ zur Satzlänge berechnen und die logarithmische Formel anwenden. Das Ergebnis ist ein **Wörterbuch für jeden Satz**, das Wörter ihren jeweiligen TF-Werten zuordnet.

Dieses Projekt konzentriert sich auf das Design und die Implementierung eines robusten Textzusammenfassers, der mit Python erstellt wurde. Durch die Nutzung der Fähigkeiten des Natural Language Toolkit (NLTK) von Python erhalten die Teilnehmer praktische Erfahrungen in der Verarbeitung und Analyse von Textdaten. Das Projekt umfasst eine Reihe von NLP-Techniken, die für die Textzusammenfassung unerlässlich sind. Die Teilnehmer entwickeln Fähigkeiten im Parsen von Text und im Extrahieren von bedeutungsvollem Inhalt und lernen, wie man wesentliche Informationen aus großen Textmengen filtert.

Wir werden das leistungsstarke Natural Language Toolkit nutzen, das bei der Verarbeitung und Analyse von Textdaten eine entscheidende Rolle spielt.

Extrahieren der Textbedeutung mit TF-IDF

TF-Wert

Lösung