原文:关于TF(词频) 和TF-IDF(词频-逆向文件频率 )的理解

TF IDF TF 词频 : 假定存在一份有N个词的文件A,其中 明星 这个词出现的次数为T。那么 TF T N 所以表示为: 某一个词在某一个文件中出现的频率. TF IDF 词频 逆向文件频率 : 表示的词频和逆向文件频率的乘积. 比如:假定存在一份有N个词的文件A,其中 明星 这个词出现的次数为T。那么 TF T N 并且 明星 这个词,在W份文件中出现,而总共有X份文件,那么 IDF l ...

2018-03-29 23:26 0 2161 推荐指数:

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TF-IDF词频逆文档频率算法

一.简介   1.RF-IDF【term frequency-inverse document frequency】是一种用于检索与探究的常用加权技术。   2.TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一个文件的重要程度。   3.词的重要性随着它在文件 ...

Wed May 29 02:55:00 CST 2019 0 1005
词频逆向文件频率

tf-idf TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术 ...

Mon Jul 11 22:38:00 CST 2016 0 4894
Python之酒店评论分词、词性标注、TF-IDF词频统计、词云

1.jieba分词与词性标注 思路: (1)利用pandas读取csv文件中的酒店客户评论,并创建3个新列用来存放分词结果、词性标注结果、分词+词性标注结果 (2)利用jieba分词工具的posseg包,同时实现分词与词性标注 (3)利用停用词表对分词结果进行过滤 (4)将分词 ...

Sun Jun 28 02:45:00 CST 2020 2 1657
TF-IDF介绍

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 ...

Tue Dec 11 03:54:00 CST 2018 0 2526
TF-IDF及其算法

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 ...

Tue Jul 17 23:03:00 CST 2012 8 78899
TF-IDF理解及其Java实现

TF-IDF 前言 前段时间,又具体看了自己以前整理的TF-IDF,这里把它发布在博客上,知识就是需要不断的重复的,否则就感觉生疏了。 TF-IDF理解 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 ...

Mon Aug 26 23:20:00 CST 2013 10 25702
TF-IDF模型

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 ...

Sat Aug 26 00:42:00 CST 2017 0 2034
Spark TF-IDF

1、概念 Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式,原始特征通过hash函数,映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率,就可以知道对应词的频率。 这种方式避免设计一个全局1对1的词到索引的映射,这个映射在映射大量语料库时需要花费更长的时间 ...

Fri Jan 10 00:27:00 CST 2020 0 1037
 
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