短文本处理中TF-IDF只选用了TF的原因

最新推荐文章于 2022-06-16 17:08:48 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： TF-IDF
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43283397/article/details/100664679
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。

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

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

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