本篇內(nèi)容主要講解“TF-IDF模型的概念是什么”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“TF-IDF模型的概念是什么”吧!

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TF-IDF的方法適用于用文本挖掘中，常用于商品的屬性提取，該方法采用一種加權(quán)技術(shù)，統(tǒng)計(jì)該統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)對(duì)文檔重要程度，通過(guò)統(tǒng)計(jì)該統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)對(duì)文檔重要程度的反應(yīng)，表示商品屬性的重要程度。

每個(gè)特征詞對(duì)于每個(gè)類(lèi)別有不同的區(qū)分能力。通過(guò)特征選擇來(lái)體現(xiàn)特征詞的重要程度。它所屬的類(lèi)是單詞集中的類(lèi)，具有該類(lèi)的特征。特征詞必須均勻地分布在每一個(gè)類(lèi)別文檔中，如果隨機(jī)地分布在某一個(gè)類(lèi)別文檔中，可能會(huì)出現(xiàn)該特征詞僅出現(xiàn)在某個(gè)文檔中，造成屬性提取不準(zhǔn)確。

常用信息增益函數(shù)IG和卡方值CHI對(duì)于評(píng)估函數(shù)進(jìn)行特征選擇，用卡方值CHI來(lái)衡量特征詞的重要性，然而，卡方值CHI不能將特征詞的重要性全部反映，所以，需要對(duì)卡方值CHI進(jìn)行對(duì)數(shù)字化處理，通過(guò)數(shù)字化的處理，提高了特征選取的效率，以此，避免造成權(quán)重失衡。

計(jì)算出小米10手機(jī)評(píng)論的TF-IDF值，并且提取前十個(gè)商品屬性TF-IDF值最大的，從而提取小米10手機(jī)商品的關(guān)鍵屬性，并且做小米10手機(jī)TF-IDF值的柱形圖，從直觀上提取商品屬性，計(jì)算結(jié)果如下下表所示：

圖1 小米10手機(jī)最優(yōu)商品屬性

到此，相信大家對(duì)“TF-IDF模型的概念是什么”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢(xún)，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！