TF-IDF值范围:理解文本中的关键词 在自然语言处理中,TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法。TF-IDF的全称是Term Frequency-Inverse Document Frequency,即词频-逆文档频率。它是一种用于评估一个词语在文档中的重要程度的统计方法。TF-IDF值越高,说明该词语在文档中越重要。 TF-IDF值的计算方法是将一个词语在文档...
sublinear_tf=True,max_df=0.01,ngram_range=(3,5))), ('vec', TfidfVectorizer(min_df=2,sublinear_tf=True,analyzer="word",max_df=0.01,ngram_range=(1,2))), ('clf', LinearSVC()), ]) parameters = [{ 'clf__C': [0.1, 0.5, 1, 1.5, 5] }] grid_search = GridSearchCV(pipeline...
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TF-IDF值是TF和IDF的乘积,表示一个词语在文本中的重要程度。计算公式为: TF-IDF = TF * IDF 例如,“apple”的TF值为0.1,“apple”的IDF值为2.944,则“apple”的TF-IDF值为: TF-IDF(apple) = 0.1 * 2.944 = 0.2944 四、TF-IDF值的范围 TF-IDF值的范围可以从0到无穷大。当一个词语在文本中没有出现...