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本篇內容主要講解“TF-IDF模型的概念是什么”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“TF-IDF模型的概念是什么”吧!
1. TF-IDF的概念與算法
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技術,統計該統計術語對文檔重要程度,通過統計該統計術語對文檔重要程度的反應,表示商品屬性的重要程度。
每個特征詞對于每個類別有不同的區分能力。通過特征選擇來體現特征詞的重要程度。它所屬的類是單詞集中的類,具有該類的特征。特征詞必須均勻地分布在每一個類別文檔中,如果隨機地分布在某一個類別文檔中,可能會出現該特征詞僅出現在某個文檔中,造成屬性提取不準確。
常用信息增益函數IG和卡方值CHI對于評估函數進行特征選擇,用卡方值CHI來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,需要對卡方值CHI進行對數字化處理,通過數字化的處理,提高了特征選取的效率,以此,避免造成權重失衡。
2. TF-IDF提取商品屬性
計算出小米10手機評論的TF-IDF值,并且提取前十個商品屬性TF-IDF值最大的,從而提取小米10手機商品的關鍵屬性,并且做小米10手機TF-IDF值的柱形圖,從直觀上提取商品屬性,計算結果如下下表所示:
圖1 小米10手機最優商品屬性
到此,相信大家對“TF-IDF模型的概念是什么”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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