为了避免分母为0,所以在分母上加1. 基于之前的分析了解,有:TF-IDF值= TF * IDF。 在此有:TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比. 求关键词: 计算出文章中每个词的TF-IDF值之后,进行排序,选取其中值最高的几个作为关键字。 计算文章的相似性: 计算出每篇文章的关键词,从中...
TFIDF实际上是:TF * IDF。TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比。 2、词频(TF)和逆文档频率IDF TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。 词频(TF)= 某个词在文章中出现的总次数/文章的总词数,TF表示词条在文档d中出现的频率。 逆文档频率(IDF)...
(3)计算TF-IDF值 基于之前的分析了解,有:TF-IDF值 = TF * IDF。 在此有:TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比,符合之前的分析。 (4)求出关键字 计算出文章中每个词的TF-IDF值之后,进行排序,选取其中值最高的几个作为关键字。 (5)计算文章的相似性 计算出每篇文章的关键...
(3)计算TF-IDF值 基于之前的分析了解,有:TF-IDF值 = TF * IDF。 在此有:TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比,符合之前的分析。 (4)求出关键字 计算出文章中每个词的TF-IDF值之后,进行排序,选取其中值最高的几个作为关键字。 (5)计算文章的相似性 计算出每篇文章的关键...
假设我们的语料库中有三段话： 我爱中国 爸爸妈妈爱我 爸爸妈妈爱中国 我们⾸先对预料库分离并获取其中所有的词，然后对每个此进⾏编号：1 我；2 爱；3 爸爸；4 妈妈；5 中国 然后使⽤one hot对每段话提取特征向量： ；；
根据公式很容易看出,TF-IDF的值与该词在文章中出现的频率成正比,与该词在整个语料库中出现的频率成反比,因此可以很好的实现提取文章中关键词的目的。 优缺点分析 优点:简单快速,结果比较符合实际 缺点:单纯考虑词频,忽略了词与词的位置信息以及词与词之间的相互关系。
根据公式很容易看出,TF-IDF的值与该词在文章中出现的频率成正比,与该词在整个语料库中出现的频率成反比,因此可以很好的实现提取文章中关键词的目的。 优缺点分析 优点:简单快速,结果比较符合实际 缺点:单纯考虑词频,忽略了词与词的位置信息以及词与词之间的相互关系。
在此有:TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比,符合之前的分析。 (4)求出关键字 计算出文章中每个词的TF-IDF值之后,进行排序,选取其中值最高的几个作为关键字。 (5)计算文章的相似性 计算出每篇文章的关键词,从中各选取相同个数的关键词,合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集...
TF-IDF=词频（TF）*逆文档频率（IDF）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。自动提取关键词，TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如...