百度试题 结果1 题目TF-IDF是一种基于统计的计算方法,常用于评估在一个文档集中一个词对全部文档的重 要程度。O A. TRUE B. FALSE 相关知识点: 试题来源: 解析 B
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IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大(见后续公式),则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。(另...
TF-IDF 是一种基于统计的计算方法,常用于评估一个文档集中一个词对全部文档的重要程度。 A、 正确B、 错误正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错猜您对下面的试题感兴趣:点击查看更多与本题相关的试题()是文档特征项权重计算的种重要方法 用于计算每个词对文档的描述能力。 免费查看参考答案及解析 Word中...
TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF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。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种...
TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF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。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种...
一文读懂TF-IDF 1. 介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF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。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库...
R项频率分析错误(TF-IDF)是一种用于文本挖掘和信息检索的常用技术,用于衡量一个词对于一个文档集合或语料库的重要程度。 TF-IDF的全称是Term Frequency-Inverse Docu...
TF-IDF是一种用于信息检索(Information Retrieval)与文本挖掘(Text minning)的常用加权技术。TF-IDF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,也是建立在向量空间模型理论中的一种统计技术。 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中...