它有什么作用? 反馈 收藏 有用 解析 解答答案三:tf-idf是一种常用的文本特征提取方法,用于衡量一个词语在文本中的重要性。tf代表词频,即一个词在文本中出现的次数;idf代表逆文档频率,衡量一个词语在整个文档集合中的重要性。tf-idf的作用是通过计算词语在文本中的重要性,从而进行文本分类、检索和相似度计算等...
以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的 TF - IDF 因此, TF - IDF 倾向于...
分类:TfidfVectorizer属于特征提取的方法,用于将文本数据转换为数值特征向量。 优势:TF-IDF能够准确地反映一个词在文本中的重要程度,有助于区分常见词和特定词。 应用场景:TfidfVectorizer广泛应用于文本分类、信息检索、文本聚类等自然语言处理任务中。 腾讯云相关产品:腾讯云自然语言处理(NLP)提供了文本分析、情感分析、...
我们是根据词及其环境的关系构建了共现矩阵,最一开始这里的关系是共现频次,共现频次是必要条件,但却不是充分的。而目标词与上下文词的关联性才是充分且必要的。为了消除频次带来的误差,引入权重,从而真正体现出词与词之前的关联度。tf-idf和PMI是两种常见的加权算法。
6. 了解什么加速引擎,都是怎么提升运算速度的? 7. 介绍一下TFIDF 8. bert预训练方法 9. MLM 和 NSP都有什么缺点 10. 介绍transformer以及multi attention,为什么用多头 11. 了解什么attention的变种 ? 12. flash attention解释一下? 13. llama中用的attention是?