TF-IDF 考虑了词频(TF)和逆文档频率(IDF),因此它能更好地区分普遍词(如“is”、“the”)和对特定文档更有意义的词。 TF-IDF的计算公式如下所示: \text{{TF-IDF}}(t, d, D) = \text{{TF}}(t, d) \times \text{{IDF}}(t, D) 其中: t 表示词项(term); d表示文档(document); D表示所有...
None（不归一化） ) # 计算 TF-IDF 特征（使用 jieba 分词） tfidf_matrix_jieba = vectorizer_ji...
特点: 相比较独热编码,tf-idf就包含了更多的文章信息, term frequency为某个词在当前文本出现概率, 一...
独热编码（One-Hot编码）将文本转换为数学世界计算机能理解的形式，如“我喜欢你”将被编码为[1,1,1,0,0,0]。词向量（Word-Embedding）则将单词转换为低维实数向量，降低维度的同时保留语义信息。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，通过...
词袋模型解决了文本编码的问题,但词袋模型本身也存在着巨大的缺点。比如:词袋模型中向量只考虑词的出现频率,不考虑该词的具体含义;词袋模型构造的向量不考虑词出现的先后顺序;词袋模型构造的向量为稀疏矩阵,模型的效果非常有限。基于以上问题,Tf-idf模型出现了。
同样,也有将1用词的词频(tf值)来代替,与基于TF-IDF词袋方法是一致的,但TF-IDF的值比TF值更具有代表性。 词袋方法缺陷 不管词袋方法如何优化,但有一个明显的缺陷:就是编码后的句子向量失去了原有词的顺序,换句话来说就是,丢弃了词的上下文信息,而这在很多NLP任务中是很重要的信息,尤其序列标注任务。也是因为...
IDF:全称是Inverse Document Frequency,即逆向文档词频,是指一个单词在文档中的区分度。 它认为一个单词出现在的文档数越少,这个单词对该文档就越重要,就越能通过这个单词把该文档和其他文档区分开。 计算公式:一个单词的逆向文档频率 IDF = log(文档总数 / 该单词出现的文档数 + 1) ...
一、TF-IDF模型 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常见的词向量模型,它通过对文档中单词出现的频率和在其他文档中出现的频率来计算单词的权重。TF表示单词在文档中出现的频率,IDF则是对单词重要性的评估,通常为log(N/n),其中N为总文档数,n为包含该单词的文档数。TF-IDF模型简单有效,在早...
离散、稀疏问题:因为 one-Hot 中,句子向量,如果词出现则为1,没出现则为0,但是由于维度远大于句子长度,所以句子中的1远小于0的个数; 维度鸿沟问题:词语的编码往往是随机的,导致不能很好地刻画词与词之间的相似性。 二、TF-IDF 篇 2.1 什么是 TF-IDF?