原文:關於TF(詞頻) 和TF-IDF(詞頻-逆向文件頻率 )的理解

TF IDF TF 詞頻 : 假定存在一份有N個詞的文件A,其中 明星 這個詞出現的次數為T。那么 TF T N 所以表示為: 某一個詞在某一個文件中出現的頻率. TF IDF 詞頻 逆向文件頻率 : 表示的詞頻和逆向文件頻率的乘積. 比如:假定存在一份有N個詞的文件A,其中 明星 這個詞出現的次數為T。那么 TF T N 並且 明星 這個詞,在W份文件中出現,而總共有X份文件,那么 IDF l ...

2018-03-29 23:26 0 2161 推薦指數:

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TF-IDF詞頻逆文檔頻率算法

一.簡介   1.RF-IDF【term frequency-inverse document frequency】是一種用於檢索與探究的常用加權技術。   2.TF-IDF是一種統計方法,用於評估一個詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一個文件的重要程度。   3.詞的重要性隨着它在文件 ...

Wed May 29 02:55:00 CST 2019 0 1005
詞頻逆向文件頻率

tf-idf TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用於信息檢索與數據挖掘的常用加權技術 ...

Mon Jul 11 22:38:00 CST 2016 0 4894
Python之酒店評論分詞、詞性標注、TF-IDF詞頻統計、詞雲

1.jieba分詞與詞性標注 思路: (1)利用pandas讀取csv文件中的酒店客戶評論,並創建3個新列用來存放分詞結果、詞性標注結果、分詞+詞性標注結果 (2)利用jieba分詞工具的posseg包,同時實現分詞與詞性標注 (3)利用停用詞表對分詞結果進行過濾 (4)將分詞 ...

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

TF-IDF是什么 TF-IDF是一種統計方法,用以評估一個詞對於一篇文章或語料庫中一篇文章的重要性。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨着它在語料庫中出現的頻率成反比下降。 TF-IDF的使用場景 TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用,作為文件與用戶查詢之間相關 ...

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)是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數 ...

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

TF-IDF 前言 前段時間,又具體看了自己以前整理的TF-IDF,這里把它發布在博客上,知識就是需要不斷的重復的,否則就感覺生疏了。 TF-IDF理解 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權 ...

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

TF-IDF模型 1. 理論基礎   由於數據挖掘所有數據都要以數字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以進行文本挖掘時需要先對字符串進行數字化,從而能夠進行計算。TF-IDF就是這樣一種技術,能夠將字符串轉換為數字,從而能夠進行數據計算。   TF-IDF(term ...

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

1、概念 Spark.mllib 中實現詞頻率統計使用特征hash的方式,原始特征通過hash函數,映射到一個索引值。后面只需要統計這些索引值的頻率,就可以知道對應詞的頻率。 這種方式避免設計一個全局1對1的詞到索引的映射,這個映射在映射大量語料庫時需要花費更長的時間 ...

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