TF-IDF的主要思想是: 如果某个单词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。
实际情况中,由于多个文本之间没有相似度,因此无法用IDF来衡量是否为关键词,且短文本中TF加停用词典也有很好的效果。
更多详细讲解,点击查看 TF-IDF算法介绍及实现
本文深入探讨了TF-IDF算法的核心思想,解释了为何在文本分类中,词频TF和逆文档频率IDF的结合能有效识别关键词。通过实例说明,在短文本分析中,即使不使用IDF,TF结合停用词典也能取得良好效果。
TF-IDF的主要思想是: 如果某个单词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。
实际情况中,由于多个文本之间没有相似度,因此无法用IDF来衡量是否为关键词,且短文本中TF加停用词典也有很好的效果。
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