AI知识-TF-IDF技术（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

2025/2/21 2:59:20 来源：https://blog.csdn.net/xinzhaobuxuan/article/details/145098326 浏览: 次关键词：AI知识-TF-IDF技术（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的统计方法，用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。本文将全面阐述TF-IDF的通俗理解、技术原理、应用场景，并做以总结。

TF-IDF是一种量化文本中关键词重要性的指标，其核心思想在于：如果某个词在一篇文章中出现次数较多（词频高），并且在其他文章中出现次数较少（文档频率低），则认为这个词对于这篇文章来说是重要的。简而言之，TF-IDF衡量的是某个词在特定文档中与整个语料库中的重要性。

TF-IDF的计算由两部分组成：词频（TF）和逆文档频率（IDF）。

其中，( t ) 是一个词，( N ) 是文档总数，( df(t) ) 是包含词 ( t ) 的文档数。

TF-IDF的最终得分则是TF和IDF的乘积：

TF-IDF有多种应用场景，以下是一些典型的用途：

TF-IDF是一个强大的文本分析工具，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取关键信息，并应用于多种场景，如文本挖掘、信息检索和自然语言处理等。通过计算词频和逆文档频率的乘积，我们可以得到一个词在特定文档中的相对重要性，进而实现对文本数据的有效分析和处理。

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