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 ...

目录 1、TF-IDF算法介绍 （1）TF是词频(Term Frequency) （2） IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) （3）TF-IDF实际上是：TF * IDF 2、TF-IDF应用 3、Python3实现TF-IDF算法 ...

　　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 ...