算法提出后,Salton 及其他 学者论证了该算法在信息学中的有效性。TFIDF 算法主要分为两 个部分,分别是词频(TF)和逆文本频率(IDF)[4]。TF 是指 文档中某个词出现在文章中的频率值越大, 则表明该词的重要性 越大。逆文本频率(IDF)是指词出现的篇幅越多,其重要性就 越低。逆文本频率有效地避免了词的长尾...
TF-IDF 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。 TF 意思是词频 (Term Frequency) , IDF 意思是逆文本频率指数 (Inverse Document Frequency) B. TF-IDF 的背景是:特征向量里高频词的权重更大,这些词在文集内其他文档里面也经常出现。它们往往太普遍,对区分文档起的作用不大。因此有必要抑制那些在很多文...
摘要:改进TFIDF,提出相似度因子,提高了文本分类准确率。 参考文献:[1]但唐朋,许天成,张姝涵.基于改进TF-IDF特征的中文文本分类系统[J].计算机与数字工程,2020,48(03):556-560. 😮 最近看了许多有关机器学习的文本分类改进,有一部分论文写的非常差劲,文不知所以,论文中的公式站不住脚,根本无法代...
有人提出的方案是将媒体库中的所有节目当做文本语料库,将每个节目的tag(即标签化列表)作为文献,其中的每个标签作为词,计算每个标签的TF-IDF,组成视频向量,最后使用余弦公式计算视频之间的相似度。由于标签列表不会重复,tf的作用可以忽略,只有IDF发挥作用。 IDF会扭曲视频的语义表示 在视频标签列表上采用IDF方式,将会错...
中国古代，清雅幽远的古琴是“士”必须掌握的六艺之一，热闹火爆的吹打乐则是民间社会中缺少不了的。追究这两类音乐的产生，会发现期间有许多偶然性。但人们又会看到：古琴与中国的“士”那样的协调，吹打乐又是那样的社火增添光彩，若把二者交换个位置无疑是十分可笑的。这样的对比到处可见，我们不能设想在封建桎梏...