TFIDF是如何在python的gensim工具中实现的？

Question

从我从网上找到的文档中，我找到了一个表达式，用于确定术语频率，并将语料库中术语的文档频率权重逆为

tf idf（wt）=tf*对数（| N |/d）

我正在进行gensim中提到的tf-idf的实施。 文档中给出的示例是

>>> doc_bow = [(0, 1), (1, 1)]
>>> print tfidf[doc_bow] # step 2 -- use the model to transform vectors
[(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)] 

显然不符合Tf-IDF的标准实施。 这两种型号有什么区别？

注：0.70710678为本征值计算中常用的2^（-1/2）值。 那么特征值是如何进入TF-IDF模型的呢？