tf*idf 用于文本分类中的特征提取

简介: tf*idftf*idf,term frequency * inverse document frequency,词频 *逆向文档频率。1.思想TF-IDF是一种统计方法,用于评估某个词语在文档集合中的重要程度。 如果某个词语term在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为这个词语具有很好的文档分类能力。2.公式tfij=t

tf*idf

tf*idf,term frequency * inverse document frequency,词频 *逆向文档频率。

1.思想

TF-IDF是一种统计方法,用于评估某个词语在文档集合中的重要程度。
如果某个词语term在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为这个词语具有很好的文档分类能力。

2.公式

tfij=termidocjdocj,表示词语i在文档j中的频率。
idfi=lg(i),含有词语i的文档数越少,则此项得分最高。
tfidfi=idfijntfij,得分越高表示词语i对文章的分类能力越强。

3.用途

文本分类中的特征提取。

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