##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 ...

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加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文 ...

1、TF-IDF算法介绍及名词解释 　　TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索、文本处理、数据挖掘等领域的常用加权技术。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 ...

　　假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF-IDF概述 在接触 ...

TF-IDF算法 相关概念 信息检索（IR）中最常用的一种文本关键信息表示法 基本信息： 如果某个词在一篇文档中出现的频率高，并且在语料库中其它词库中其他文档中很少出现，则认为这个词具有很好的类别区分能力。 词频TF：Term Frequency ...

TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 作者： 阮一峰 日期： 2013年3月15日 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase ...

TF-IDF算法是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF的意思是词频(Term - frequency),IDF的意思是逆向文件频率（inverse Document frequency）. TF-IDF是传统的统计算法，用于评估一个词在一个文档集中对于某一个文档的重要程度。它与这个词 ...

TF-IDF算法原理及其使用详解 看到知乎的一个帖子：简答的概括tf-idf:词频-逆文档频率：一个术语在文档中出现的频率越高，则权重越大，同时术语在语料库中出现的频率越低，其权重越大~ 语料库是文档的集合~ 感觉之前学的不是很清晰，最主要理论和实践没有结合，这回结合 ...