百度试题 结果1 题目23、TF-IDF 相关知识点: 试题来源: 解析 答案: 一种将文档转化成向量表示的方法。TF 指的是词频,即该词在文档中出现的次数,IDF 是逆文档概率,是词在文档集中出现的概率,它们的乘积表示该词在文档中的重要程度 反馈 收藏
TF-IDF 有两层意思,一层是 "词频"(Term Frequency,缩写为 TF),另一层是 "逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为 IDF)。 如果直接解释 TF (词频), IDF (逆文本频率指数),对于从来没接触过这些说法的人,肯定是感觉是云里雾里的。 这里我们接着沿用上一篇博文里提到的关于咨询公司的事件。假如你是...
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它反映了一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。TF-IDF由两部分组成：词频（TF，Term Frequency）和逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency）。一、词频（TF）词频是一个词在文档中出现的...
TF指的是某个词在文档中出现的频率，通常以词频来表示，即某个词在文档中出现的次数除以文档的总词数。TF的计算公式为，词频(TF) = 某个词在文档中出现的次数 / 文档的总词数。IDF指的是一个词的普遍重要性，即一个词在整个语料库中出现的频率的倒数。IDF的计算公式为，逆文档频率(IDF) = log(语料库中...
TF-IDF 1、概念 TF:term frequency,指一个词项在当前文档中出现的次数 IDF:invert document frequency,逆文档频率 \({idf=log\frac N n}\) ,其中\(N\):集合中文档数量;\(n\):包含词项的文档数量 TF与当前文档有关,I
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency),是用来衡量一个词在文档中的重要性,下面看一下TDF-IDF的公式: 首先是TF,也就是词频,用来衡量一个词在文档中出现频率的指标。假设某词在文档中出现了( n )次,而文档总共包含( N )个词,则该词的TF定义为: ...
TF-IDF计算,最终计算某个词的TF-IDF 为上面两个值的乘积: TF * IDF,可见一个词,在某个文档中经常出现,而在全量文档库中并不常见,则可以认为这个词就是这篇文档 很有代码性的词。比如本文里"TF—IDF"这个词出现频率很高,但是放在整个互联网文档中,这个词并不常见,那个这个文档的中TF-IDF这个词就很有代表性...
TF-IDF其实是两个词的组合,可以拆分为TF和IDF。 TF(Term Frequency,缩写为TF)也就是词频,即一个词在文中出现的次数,统计出来就是词频TF,显而易见,一个词在文章中出现很多次,那么这个词肯定有着很大的作用,但是文本中统计出来的TF大都是:...
导读:TF-IDF是NLP中的一个很基础的方法,一般不太会单独使用,但在很多应用场景确是随处可见他的身影。 1 概念 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)是一种帮我们完成关键词提取的统计方法。 TF指某词在文本中出现的频率。因为长文本中,词出现的次数会更高,因此这里不考虑频数而是频率。