TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用于信息检索与文本挖掘的算法。它用于衡量一个词(term)在一个文档集合中的重要程度。
TF(Term Frequency)指的是一个词在一个文档中的出现频率,计算方法一般为该词在文档中出现的次数除以文档中总词数。TF反映了一个词在当前文档中的重要程度,出现次数越多,重要程度越高。
IDF(Inverse Document Frequency)指的是一个词在整个文档集合中的重要程度,计算方法一般为文档集合中文档总数除以包含该词的文档数的对数。IDF反映了一个词在整个文档集合中的普遍重要程度,出现次数越少,重要程度越高。
TF-IDF的取值由TF和IDF的乘积得到。TF-IDF越高,表示该词在当前文档中的重要程度高,并且在整个文档集合中的普遍重要程度低。相对地,TF-IDF越低,表示该词在当前文档中的重要程度低,并且在整个文档集合中的普遍重要程度高。
TF-IDF常用于信息检索中的关键词提取、文档相似度计算等场景。在关键词提取中,TF-IDF可以帮助识别出文档中与其它文档有较大差异的词语,作为关键词进行标记和索引。在文档相似度计算中,TF-IDF可以将文档表示为向量,通过计算向量之间的相似度来度量文档之间的相似程度。
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