2、tfidf得到是一个稀疏而庞大的矩阵,需要采用降维方式,才方便做后续的文本任务,而降维可能会损失一些信息,同时降维的也会提高模型的复杂度,而失去了原本快速的优点; 3、tfidf得到的embedings再输入后续的模型,做文本分类、文本匹配等任务,在效果上通常会差于采用词向量模型训练得到的embedding。 二、BM25算法介绍 ...
简单有效:TF-IDF 算法简单易实现,计算速度快,并且在很多文本相关任务中表现良好。 考虑词频和文档频率:TF-IDF 综合考虑了词频和文档频率两个因素,可以准确表示词语在文档中的重要性。 强调关键词:TF-IDF 算法倾向于给予在文档中频繁出现但在整个语料库中较少见的词更高的权重,从而能够突出关键词。 适用性广泛:TF-...
TF-IDF的优点是简单快速,而且容易理解。缺点是有时候用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面,有时候重要的词出现的可能不够多,而且这种计算无法体现位置信息,无法体现词在上下文的重要性。如果要体现词的上下文结构,那么你可能需要使用word2vec算法来支持。 示例代码 以后再去补充发布...
(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频); (3)生成两篇文章各自的词频向量; (4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。
非常明显,TF-IDF 的优点就是算法简单,十分容易理解,而且运算速度非常快。 TF-IDF 也有比较明显的缺点,比如在文本比较短的时候几乎无效,如果一篇内容中每个词都只出现了一次,那么用 TF-IDF 很难得到有效的关键词信息;另外 TF-IDF 无法应对一词多义的情况,尤其是博大精深的汉语,对于词的顺序特征也没办法表达。
TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不多。而且,这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情...
最后,通过TF-IDF值的计算,对文章中的词进行排序,提取出关键词。TF-IDF算法的优点在于简单快速、易于理解,但在某些情况下,仅依赖词频可能无法全面衡量文章中关键词的重要性。此外,算法无法体现词的上下文结构和位置信息。若需考虑词的上下文结构,可采用word2vec等算法进行支持。
TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。 缺点是,单纯以"词频"衡量一个词的重要性,不够全面,有时重要的词可能出现次数并不多。而且,这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词与出现位置靠后的词,都被视为重要性相同,这是不正确的。(一种解决方法是,对全文的第一段和每一段的第一句话,给予...