TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)
生活随笔
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。
1.什么是TF-IDF TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法,用以評估一字詞對于一個(gè)文件集或一個(gè)語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加,但同時(shí)會(huì)隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF加權(quán)的各種形式常被搜索引擎應(yīng)用,作為文件與用戶查詢之間相關(guān)程度的度量或評級。除了TF-IDF以外,因特網(wǎng)上的搜索引擎還會(huì)使用基于鏈接分析的評級方法,以確定文件在搜尋結(jié)果中出現(xiàn)的順序。 TFIDF的主要思想是:如果某個(gè)詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高,并且在其他文章中很少出現(xiàn),則認(rèn)為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力,適合用來分類。TFIDF實(shí)際上是:TF * IDF,TF詞頻(Term Frequency),IDF反文檔頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率。 2.TF-IDF原理 TFIDF的主要思想是:如果某個(gè)詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高,并且在其他文章中很少出現(xiàn),則認(rèn)為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力,適合用來分類。TFIDF實(shí)際上是:TF * IDF,TF詞頻(Term Frequency),IDF逆向文件頻率(Inverse Document Frequency)。TF表示詞條在文檔d中出現(xiàn)的頻率。 IDF的主要思想是:如果包含詞條t的文檔越少,也就是n越小,IDF越大,則說明詞條t具有很好的類別區(qū)分能力。如果某一類文檔C中包含詞條t的文檔數(shù)為m,而其它類包含t的文檔總數(shù)為k,顯然所有包含t的文檔數(shù)n=m+k,當(dāng)m大的時(shí)候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值會(huì)小,就說明該詞條t類別區(qū)分能力不強(qiáng)。但是實(shí)際上,如果一個(gè)詞條在一個(gè)類的文檔中頻繁出現(xiàn),則說明該詞條能夠很好代表這個(gè)類的文本的特征,這樣的詞條應(yīng)該給它們賦予較高的權(quán)重,并選來作為該類文本的特征詞以區(qū)別與其它類文檔。這就是IDF的不足之處. 在一份給定的文件里,詞頻(term frequency,TF)指的是某一個(gè)給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的頻率。這個(gè)數(shù)字是對詞數(shù)(term count)的歸一化,以防止它偏向長的文件。(同一個(gè)詞語在長文件里可能會(huì)比短文件有更高的詞數(shù),而不管該詞語重要與否。)對于在某一特定文件里的詞語來說,它的重要性(詞頻term frequency,TF)可表示為:
- 分子是該詞在文件中的出現(xiàn)次數(shù),
- 分母是在文件中所有字詞的出現(xiàn)次數(shù)之和。
某一特定詞語的IDF,可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語之文件的數(shù)目,再將得到的商取對數(shù)得到:??
- |D|:語料庫中的文件總數(shù)
- 包含詞語的文件數(shù)目(即的文件數(shù)目)
然后再計(jì)算TF與IDF的乘積。 某一特定文件內(nèi)的高詞語頻率,以及該詞語在整個(gè)文件集合中的低文件頻率,可以產(chǎn)生出高權(quán)重的TF-IDF。因此,TF-IDF傾向于過濾掉常見的詞語,保留重要的詞語。
3.For example: 假如一篇文件的總詞語數(shù)是100個(gè),而詞語“母牛”出現(xiàn)了3次,那么“母牛”一詞在該文件中的詞頻就是 0.03 (3/100)。一個(gè)計(jì)算文件頻率 (DF) 的方法是測定有多少份文件出現(xiàn)過“母牛”一詞,然后除以文件集里包含的文件總數(shù)。所以,如果“母牛”一詞在1,000份文件出現(xiàn)過,而文件總數(shù)是 10,000,000份的話,其文件頻率就是 0.0001 (1000/10,000,000)。最后,TF-IDF分?jǐn)?shù)就可以由計(jì)算詞頻除以文件頻率而得到。以上面的例子來說,“母牛”一詞在該文件集的TF- IDF分?jǐn)?shù)會(huì)是 300 (0.03/0.0001)。這條公式的另一個(gè)形式是將文件頻率取對數(shù)。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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