解释tf-idf，idf对单个单词的查询是否有影响，为什么

2024-01-10 15:01:41

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于评估一个单词对于一篇文档在整个文集中的重要性。

TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，简单来说，它衡量了一个词在文档中的重要程度。

IDF（逆文档频率）表示一个词在整个文集中的普遍程度，它通过计算词在文集中出现的文档比例的倒数来衡量。IDF 的计算公式为 log(N / DF)，其中 N 是文集中的文档总数，DF 是包含该词的文档数。IDF 的值越高，表示词的稀有程度越高，因此其重要性也越大。

TF-IDF 的计算方式是将 TF 与 IDF 相乘，得到一个词在文档中的重要性分数。

由于 IDF 的分母中包含了文档总数 N，所以 IDF 对单个单词的查询有影响。当一个词在越少的文档中出现时，其 IDF 值越大，其重要性也越高。

如果文档中只有一个单词，查询时idf不会有影响

文章来源:https://blog.csdn.net/XUYH6904/article/details/135501079
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