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NLP 自然语言处理 TF-IDF 如何实现(Term Frequency-Inverse Document Frequency)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

AIGC Micheal 7个月前 (12-27) 168次浏览 已收录 扫描二维码
NLP 自然语言处理 TF-IDF 如何实现(Term Frequency-Inverse Document Frequency)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享(图文详解1)

自然语言处理 TF-IDF 如何实现

NLP 自然语言处理 TF-IDF 如何实现(Term Frequency-Inverse Document Frequency)?基本原理是什么?相比于传统智能技术它有哪些优缺点?有哪些开源技术框架支持?哪些编程语言可以支持开发?基本开发流程分享

TF-IDF 的基本原理

TF-IDF(词频-逆向文件频率)是一种用于评估单词在文档集中重要性的统计度量。它考虑了单词在文档中出现的频率(TF)以及该单词在文档集中出现的频率(IDF)。

TF-IDF 的计算公式如下:

TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) * IDF(t, D)

其中:

  • TF(t, d)是单词 t 在文档 d 中出现的频率。
  • IDF(t, D)是单词 t 在文档集 D 中出现的频率的逆向文件频率。

TF-IDF 的值越高,表示单词 t 在文档 d 中越重要。

TF-IDF 的优缺点

TF-IDF 是一种简单而有效的文本特征提取方法。它具有以下优点:

  • 计算简单。
  • 对文本的长度不敏感。
  • 能够识别出文本中的重要单词。

TF-IDF 也有一些缺点:

  • 无法考虑单词之间的语义关系。
  • 容易受到噪声和冗余数据的干扰。
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