tf-idf 问题

习题 6-19：（信息检索导论）

计算查询digital cameras及文档digital cameras and video cameras的向量空间相似度并 将结果填入表6-1的空列中。假定N=10 000 000（总文档个数=N），对查询及文档中的词项权重（wf对应的列） 采用对数方法计算，查询的权重计算采用idf，而文档归一化采用余弦相似度计算。将 and 看成 是停用词。请在tf列中给出词项的出现频率，并计算出最后的相似度结果。
                        表6-1 习题6-19中的余弦相似度计算
 

    又题目可知：查询q: digital cameras

                     某文档：digital cameras and video cameras

计算他们两个相似度，其实只需要求出上面那个表即可。所以编程也是，只需要code出上面表内容即可。

 答案：

camera在单词查询项只出现1次，文档里出现2，所以tf=2.

这里wf=1+log tf 

所以camera在文档的wf=1.3

idf=lg(N/df) 代入公式即可求。

 

最后length(query)=query的所有词项的tf-idf 欧氏距离

3.78=sqrt(3^2 + 2.3^2)

 

 计算文档和查询的tf-idf ，是用作 计算 文档评分、词项权重的。

 

 

 

 

 

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