TF-IDF 是一种统计方法，用来评估一个词对于一个文件集或一个语料库中的一份文档的重要程度。它与词频（TF）和逆文档频率（IDF）有关。

  • 词频（TF）：词在文档中出现的频率。
  • 逆文档频率（IDF）：词在文档集中出现的频率的倒数。

如何计算 TF-IDF？

  1. 计算词频（TF）：

    • 对于文档中的每个词，计算其在文档中出现的次数。
    • 将词频除以文档的总词数，得到标准化词频。

  2. 计算逆文档频率（IDF）：

    • 对于文档集中的每个词，计算其在文档集中出现的文档数。
    • 将词频的倒数乘以一个常数（通常为 ( \log(\text{总文档数}) )），得到逆文档频率。

  3. 计算 TF-IDF：

    • 将词频和逆文档频率相乘，得到 TF-IDF。

应用场景

TF-IDF 常用于信息检索和文本挖掘中，例如：

  • 搜索引擎：帮助搜索引擎理解文档的主题，并提高搜索结果的相关性。
  • 文本分类：帮助分类器理解文档的主题，并将其归类到正确的类别。

更多信息

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TF-IDF 图表

以上内容为关于 TF-IDF 的基本解释和应用。希望对您有所帮助！