文本分类 tfidf得到的结果是什么形式
时间: 2023-12-24 15:57:54 浏览: 111
tfidf-skip-gram:计算出tfidf值最大的若干个词语,然后把这些词语转化成当前文本的词向量表示形式,接着计算出当前文本的词向量和其中一类的文本类别向量的余铉相似度值,接着用该值和给定的文本类别的阈值相比较,根据比较结果类对该文本进行分类
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征提取方法,用于对文本进行特征向量化表示。通过计算每个单词在文本中出现的频率以及在整个语料库中出现的频率,可以得到每个单词的TF-IDF值。TF-IDF值通常表示为一个向量,其中每个维度对应一个单词,向量中的元素表示该单词的TF-IDF值。因此,文本分类TF-IDF得到的结果是一个向量,表示文本在每个单词上的TF-IDF值。
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