TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率) 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
TF-IDF(词频-逆向文件频率): 表示的词频和逆向文件频率的乘积. 比如: 假定存在一份有N个词的文件A,其中‘明星‘这个词出现的次数为T。那么 TF = T/N; 并且‘明星’这个词,在W份文件中出现,而总共有X份文件,那么 IDF = log(X/W) ; 而: TF-IDF = TF * IDF = T/N * log(X/W); 我们发现,‘...
概念 词频-逆文档频度(Term Frequency - Inverse Document Frequency,TF-IDF)技术,是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术,可以用来评估一个词对于一个文档集或语料库中某个文档的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ,但同时会 随着它在语料库中出现的频率成反比下降 。如果某个词比较...
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency) 词频(term frequency, TF) 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。 Matlab-SVM分类器 - CSDN博客http...
课程介绍 讨论 适合人群 通过本课程对机器学的多个算法进行系统的学习,从每个算法的基本原理到实际应用这个角度来学习每一个算法 并且通过多个综合实战案例进行实际应用 你将会学到 人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发
A.TF的含义是词频,代表某个词汇出现的次数除于该文件的总词汇数B.IDF代表逆文档频率,通过文档总数除于包含目标词汇的文件数,最后取对数得到C.如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,在其他文章中也频繁出现,则可以认为该词具有较好的类别区分能力。D.目标词对某个文档的重要性与其在某个文档中出现的次数正相...
下列关于TF-IDF的说法正确的是( )。 A. TF代表词频,表示某词条在文本中出现的频率 B. IDF代表词频,表示某词条在文本中出现的频率 C. TF代表逆向文件频率,值越大,类别区分能力越好 D. IDF代表逆向文件频率,值越大,类别区分能力越好 点击查看答案
百度试题 结果1 题目【单选题】自然语言处理[1]中,()常用于自动生成文章的摘要。 A. 词频 B. 逆向文件频率 C. 准确率 D. TF-IDF 相关知识点: 试题来源: 解析 TF-IDF 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目在TF-IDF权重计算中,IDF的含义是: A. 逆向文件频率 B. 逆向词频 C. 递增文件频率 D. 递增词频 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 题目自然语言处理中,( )常用于自动生成文章的摘要。 A.词频B.逆向文件频率C.准确率D.TF-IDF相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏