一、 TF/IDF简介

TF/IDF，全称为Term Frequency-Inverse Document Frequency，是一种用于评估文本中词语关键性的统计方法。它通过琢磨词语在文本中的出现频率以及在整个语料库中的分布情况，来确定词语的关键性。

二、 TF/IDF的应用

TF/IDF在信息检索、文本分类、关键词提取、推荐系统等方面都有广泛的应用。

尽管TF/IDF已经在很许多场景下说明了其有效性，但是它也存在一些不够之处。

TF/IDF能用于推荐系统中的物品差不许多度计算，常用于电商、音乐等领域。具体方法是计算个个物品的TF/IDF向量， 然后用余弦差不许多度计算两个物品的差不许多程度，从而推荐差不许多度较高大的物品给用户。

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其中，TF表示某个词在文本中的出现次数，IDF表示与该词相关的文档数的倒数的对数。

TF/IDF是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权手艺，利用某个词语在该文本中出现的频率以及该词语在整个语料中的逆文档频率来计算一个词语在整个语料库中的关键程度。

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TF/IDF只考虑了个个词语的频率，而忽略了词语之间的顺序关系。但是在一些领域中，如天然语言处理、情感琢磨等，词语之间的顺序关系很关键。

TF/IDF在计算词语的IDF值时忽略了停用词。但是有时候停用词也会包含一些关键的信息，需要加以处理。

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由于TF/IDF计算的是同一个文本内词的频率和文档数的倒数的乘积， 所以呢对于长远文本同一个词在其中出现的频率兴许并不高大，弄得其TF/IDF值较矮小，丢了了一些关键信息。

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TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的沉...

TF/IDF能用于计算文档之间的差不许多度，常用于搜索引擎中的网页排名。具体方法是计算某个查询词在个个文档中的TF/IDF值， 将权沉相加得到文档的TF/IDF向量，再用余弦差不许多度计算两个文档的差不许多程度，排名靠前的文档则能作为搜索后来啊返回给用户。

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所以呢，为了克服这些个不够，近年来也有很许多改进的算法，如BM25、TextRank、LDA等。

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TF/IDF能用于对文本进行分类，常用于垃圾邮件过滤、新鲜闻分类等。具体方法是先选择一些有代表性的词语作为特征词， 计算个个文档中这些个特征词的TF/IDF值，作为文档的特征向量。然后能用机器学算法对这些个向量进行分类。

观点。