http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html ...

绪论 最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。 不同版本 ...

TF-IDF是什么 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF的使用场景 TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关 ...

概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数 ...

TF-IDF   TF-IDF（Term Frequency/Inverse Document Frequency）是信息检索领域非常重要的搜索词重要性度量；用以衡量一个关键词w对于查询（Query，可看作文档）所能提供的信息。词频（Term Frequency, TF）表示关键词w在文档Di ...

one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法，本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 1. one-hot 1.1 one-hot编码 　　什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个 ...

TF-IDF模型 1. 理论基础 　　由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在，而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化，从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术，能够将字符串转换为数字，从而能够进行数据计算。 　　TF-IDF（term ...

一、前言 　　随着互联网的发展，数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显，而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一。 　　TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法，需要掌握。 二、TF-IDF 2.1、TF-IDF通用介绍　　 　　TF-IDF ...