tf*idf 用于文本分类中的特征提取

本文介绍了一种用于评估词语在文档集合中重要程度的统计方法——TF-IDF。通过分析词语在文章中的频率和在其他文章中的出现情况,TF-IDF能够帮助文本分类中的特征提取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

tf*idf

tf*idf,term frequency * inverse document frequency,词频 *逆向文档频率。

1.思想

TF-IDF是一种统计方法,用于评估某个词语在文档集合中的重要程度。
如果某个词语term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,则认为这个词语具有很好的文档分类能力。

2.公式

tfij=termidocjdocj,表示词语i在文档j中的频率。
idfi=lg(i),含有词语i的文档数越少,则此项得分最高。
tfidfi=idfijntfij,得分越高表示词语i对文章的分类能力越强。

3.用途

文本分类中的特征提取。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值