算法优点缺点 TF-IDF 计算简单、效果直观 无法处理语义、忽略词序 TextRank 无需外部语料、考虑语义关系 计算复杂度高、参数敏感 LSA 处理同义词和多义词、降维和去噪 计算复杂度高、缺乏概率解释 在实际应用中,可以根据具体需求和文本特点选择合适的关键词提取算法。例如,如果要求计算简单且对语义要求不高,可以选择TF...
IDF 的值会比较大；故：TF-IDF 在保留文章的重要词的同时可以过滤掉一些常见的、无关紧要的词；...
优缺点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...一个词的常见程度成反比。 当有TF(词频)和IDF(逆文档频率)后,将这两个词相乘,就能得到一个词的TF-IDF的值。某个词在文章中的TF-IDF越大,那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高,所以...
优点：简单快速，相对one-hot，从文档入手进行统计单词的词频，有一定依据；缺点：单纯考虑词频，忽视了词...
TFIDF算法是一种广泛应用于文本分析和信息检索领域的技术,它通过计算一个词在特定文本中的频率(TF)和在整个语料库中的分布频率(IDF)的乘积,来评估该词在文本中的重要性。视频中通过举例,解释了TFIDF算法的基本原理和计算方式,即一个词在文本中的出现频率越高,重要性越大,但同时如果这个词在整个语料库中出现的频...
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2. tf-idf：用词频（tf）和逆文本频率（idf）的乘积来表示每个词。优点：算法简单，不需要特别的训练...
tf-idf：用于句子的表示。是基于独热编码而来，不在用1表示提及该次。计算方法为：tfidf= tf(d,w)...
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...