对TFIDF感到困惑是很常见的，所以感谢您提出这个问题 :)

TFIDF 不是一个指标，它是一个加权方案

这意味着它是一种表示文档的方式，而不是比较文档。TFIDF 假设一个词袋（BoW）表示，即一个文档或句子被表示为一组词（它们的顺序无关紧要）。基本的 BoW 表示是用其频率 (TF) 对每个标记/单词进行编码；在 TFIDF 中，单词的频率乘以 IDF（实际上是 IDF 的对数），以便更加重视很少出现的单词。

两个重要的点：

• TF 部分特定于文档，而 IDF 部分是针对集合中的所有文档计算的。
• TFIDF 向量中的每个维度代表一个词。所有文档的维度都相同，它们对应于所有文档的完整词汇表（这样索引$i$总是对应同一个词$w_i$）。

请注意，还有其他加权方案可用于将文档表示为向量，例如Okapi BM25。

Cosine-TFIDF 是比较 TFIDF 向量的度量

一旦文档（或句子）使用相同的词汇表（相同的维度）被编码为 TFIDF 向量，这些向量就可以用来计算任何一对文档（或以相同方式编码的文档和查询）之间的相似度分数。

余弦相似度测量无疑是比较 TFIDF 向量的最常用方法。这是很常见的，有时人们会忽略它或通过说他们“将文档与 TFIDF 进行比较”来过度简化解释（这在技术上是不正确的）。

请注意，其他相似性度量也可以与 TFIDF 向量一起使用。大多数其他度量（例如Jaccard）倾向于给出类似的结果，它们与余弦没有根本不同。