tf(歸一化後的詞頻)計算公式:
f re
q(i,
j)
freq(i,j)
freq(i
,j)為詞w(i
)w(i)
w(i)
在文件d(j
)d(j)
d(j)
**現頻率，max
len(
j)
maxlen(j)
maxlen
(j)為d(j
)d(j)
d(j)
長度，d(i
)d(i)
d(i)
是文件集合d
dd的乙個子集d(1
),d(
2),d
(3).
..d(
n)
d(1),d
(2),
d(3)
...d
(n)tf說明乙個詞在某個文件**現的次數越高，tf的值會越大
演算法應用過程中要利用停用詞詞典去掉無關的詞
idf
idfid
f是逆文件頻率
l en
(d
)len(d)
len(d)
表示文件集合d
dd中文件的總數，n(i
)n(i)
n(i)
表示含有w(i
)w(i)
w(i)
這個詞的文件的數量
i df
idfid
f用來降低通用詞的詞頻
i df
idfid
f公式說明含有某個詞的文件越多，這個詞的idf
idfid
f會越小
tf−
id
ftf-idf
tf−idf
值
t f−
id
ftf-idf
tf−idf
公式表達來一次詞的出現頻率，並且在一定程度上降低了某些高頻詞的影響
利用t f−
id
ftf-idf
tf−idf
組成的向量表示乙個文件，可以再根據余弦相識度來計算文件之間的相關性
TF IDF 詞頻 逆檔案頻率
是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。tf idf是一種統計方法，用以評估一字詞對於乙個檔案集或乙個語料庫中的其中乙份檔案的重要程度。字詞的重要性隨著它在檔案 現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫 現的頻率成反比下降。即乙個詞語在一篇文章 現次數越多,同時在所有文件 現次數越少,越能夠代...
TF IDF 詞頻 逆文字頻率
tf idf term frequency inverse document frequency,詞頻 逆文字頻率 是一種用於資訊檢索與資料探勘的常用加權技術，可以評估乙個詞在乙個檔案集或者乙個語料庫中對某個檔案的重要程度。乙個詞語在一篇文章 現的次數越多，同時在所有文章 現的次數越少，越能代表該文...
文字的tfidf值表示
做nlp的時候，如果用到tf idf，sklearn中用countvectorizer與tfidftransformer兩個類，下面對和兩個類進行講解 countvectorizer與tfidftransformer在處理訓練資料的時候都用fit transform方法，在測試集用transform...