在情感分析中,我们可以利用TF-IDF算法计算积极情感词的TF-IDF分数,从而判断文本中的积极语调程度。 总的来说,TF-IDF算法可以通过综合考虑单词在文本中的频率和在整个语料库中的频率来计算积极语调。通过计算文本中积极情感词的TF-IDF分数,我们可以得到一个衡量文本积极语调程度的指标,从而进行情感分析。
所以,如果"母牛"一词在1,000份文件出现过,而文件总数是10,000,000份的话,其逆向文件频率就是 log(10,000,000 / 1,000)=4。最后的TF-IDF的分数为0.03 * 4=0.12。 示例2 根据关键字k1,k2,k3进行搜索结果的相关性就变成TF1*IDF1 + TF2*IDF2 + TF3*IDF3。比如document1的term总量为1000,k1,k2,k3...