百度试题 题目TF-IDF中TF指的是() A. 词频 B. 词在文档中出现的次数 C. 逆文档概率 D. 词在文档集中出现的概率 E. 词在文档集中出现的概率 相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏
tf3=compute_tf(word_dict3, doc3_words)print(f'tf1:{tf1}')print(f'tf2:{tf2}')print(f'tf3:{tf3}')#计算整个文档集合的IDFidf =compute_idf([doc1_words, doc2_words, doc3_words])print(f'idf:{idf}')#计算每个文档的TF-IDFtfidf1 =compute_tfidf(tf1, idf) tfidf2=compute_tfidf(tf2...
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...
上期我们介绍了词袋模型(BOW),它考虑了词语在每句话中的出现的次数,但对上下文联系,词袋模型无能为力。今天我们介绍的TF-IDF词频-逆文档频率模型,很好的考虑了上下文关系。其中TF是Term Frequency 即词频,I…
其中,TF表示词频,IDF表示逆文档频率。 具体计算步骤如下: 1. 初始化一个词语的TF-IDF值为1。 2. 对于每个文档,统计其中每个词语的出现次数(词频),并累加到相应词语的TF-IDF值上。 3. 对于整个语料库,对于每个词语,其IDF值等于语料库中所有文档中该词语的出现次数(即语料库大小减去该词语在所有文档中的出现...
关于TF(词频) 和TF-IDF(词频-逆向文件频率 )的理解 TF(词频): 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T。那么 TF = T/N; 所以表示为: 某一个词在某一个文件中出现的频率. TF-IDF(词频-逆向文件频率): 表示的词频和逆向文件频率的乘积....
##TF-IDF TF(词频): 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T。那么 TF = T/N; 所以表示为: 某一个词在某一个文件中出现的频率. TF-IDF(词频-逆向文件频率): 表示的词频和逆向文件频率的乘积. 比如: 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这
3.计算TF-IDF TF-IDF=TF x IDF 可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词...