TF-IDF算法优缺点
时间: 2023-09-17 22:12:58 浏览: 221
TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况。它通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词的重要性,能够较好地反映词在文档中的重要程度。\[2\]
然而,TF-IDF算法也存在一些缺点。首先,它单纯以词频衡量一个词的重要性,忽略了其他可能的重要因素,有时重要的词可能出现次数并不多。其次,该算法无法体现词的位置信息,将出现位置靠前的词与出现位置靠后的词视为重要性相同,这是不正确的。\[3\] 为了解决这个问题,可以对全文的第一段和每一段的第一句话给予较大的权重,以体现词的位置信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TF-IDF算法](https://blog.csdn.net/xue123__/article/details/121751752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [TF-IDF算法简介](https://blog.csdn.net/weixin_33901641/article/details/85080836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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