TF-IDF算法
来源:互联网 发布:人工智能 图书馆 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 08:17
概率
TF-IDF是一种用于资讯检索于咨询勘测的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用来衡量一个词对一个文件集的重要程度。字词的重要性与他在文件中出现的次数成正比增加,与他在文件集中出现的次数成反比下降。
原理
TF:在一份文件中,词频(TF)是指某一个词的出现次数。这个数字通常会被归一化,防止他偏向唱的文件。(同一个词语在长的文件中可能具有更高的词频)
IDF:逆向文件频率,是指一个词语普遍重要性的度量。IDF可以由总文件数目除以包含该词语的文件数目,再将得到的商取对数得到。
计算
TF : 这里是用在词在该文件中出现的次数除以该文件中词的总量。做了一个归一化处理
IDF: D是文档总数, 分母是出现该词汇的文档数量,一般分母我们用表示,防止分母为0
TF-IDF:
评价
TF-IDF算法原理简单,易于实现,可以去除一些没用的词汇,比如中文中的“的”,出现的次数很多,但逆文档频率很小,可以去除。
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