接着,分别使用带TF-IDF权重和不带TF-IDF权重的朴素贝叶斯模型对训练集进行学习,并利用测试集来检验两种模型的分类准确率。 实验结果显示,在大多数情况下,带有TF-IDF权重的模型能够取得更好的分类效果。这是因为TF-IDF能够帮助模型更好地识别出那些对于区分不同类别具有重要意义的特征词。此外,通过对数似然分值的引入...
之所以自己写,主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码,不能灵活地进行中文分词、停用词过滤、词频统计、TF-IDF等,也就是向量化和特征提取没有自己手写相对灵活。 Resources Readme Activity Stars 22 stars Watchers 2 watching Forks 10 forks Report repository Releases No releases published Packages ...
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。TF意思是词频(Term Frequency),IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很...