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96SEO 2026-02-23 12:19 21
M篇文章一共使用了N个词汇term我们就可以将文章转换成以下类型的矩阵其中column1和row1的“10”表示“文章1”中出现了10次“词汇1”“文章1”也可以用向量
由于每篇文章总词汇数不同。
如表格1所示词汇2在文章2中出现8次在文章M中出现2次8
2可能被认为词汇2对于文章2比较重要对于文章M比较不重要换个角度来看文章2有400个词汇文章M只有50个词汇2/500.04
8/4000.02这样看来词汇2反而是对于文章M比较重要。
惯用词对文章分析影响很大。
如词汇N在每篇文章都出现好多次可能是***之类的惯用词文章M的向量可能被这个***所主导但其实***这个字并没有什么特殊的意义。
为了解决以上两个问题TF-IDF演算法应运而生。
顾名思义它包含两部分词频Term
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