目錄
要解決的問題
名詞解釋：
演算法思想：
舉例說明：
優缺點參考文章：
從乙個非結構的文字中，在無人工干預的情況下，利用計算機準確提取文字的意思？
備註： 乙個詞的逆文當頻率和乙個詞的常見程度成反比
如果包含詞條t的文件越少，idf越大，則說明詞條具有很好的類別區分能力
step1: 計算詞頻
tf=特定詞在文章中出現的次數
tf = 某個詞在文章職工出現的次數 / 文章的總詞數寫成公式：對乙個特定檔案裡的詞語
以上公式中，
step2, 計算逆文件頻率
通用數學符號表示：
其中：step3: 計算tf-idf
tf-idf = tf * idf可以看出， tf-idf與乙個詞在文件中的出現次數成正比，與該詞在整個語言中的出現次數成反比
假如一篇檔案的總詞語數是100個，而詞語「運維」出現了3次，那麼
tf(運維) = 3 / 100 = 0.03
idf(運維) =
tf-idf的分數 = tf * idf= 0.03 * 2.79 = 0.084
tf-idf演算法的優點是簡單快速，結果比較符合實際情況。
缺點是，單純以"詞頻"衡量乙個詞的重要性，不夠全面，有時重要的詞可能出現次數並不多。而且，這種演算法無法體現詞的位置資訊，出現位置靠前的詞與出現位置靠後的詞，都被視為重要性相同，這是不正確的
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