那词汇的贡献度叫什么 公式又是什么

词汇的贡献度可以用 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）公式来计算。TF-IDF 是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术，它通过计算一个词在文本中出现的频率和在整个文本集合中出现的频率之比来衡量一个词的重要程度。

具体而言，一个词在某一文档中的 TF-IDF 值可以通过以下公式计算：

TF-IDF = TF * IDF

其中，TF 表示该词在文档中出现的频率，可以通过以下公式计算：

TF = (该词在文档中出现的次数) / (文档中总词数)

IDF 表示逆文档频率，可以通过以下公式计算：

IDF = log(文档总数 / 包含该词的文档数)

这个公式的意思是：文档总数除以包含该词的文档数，再取对数。这样做的目的是将包含该词的文档数转化为一个更大的值，以便对于常见词的 IDF 值进行衰减。最后，将 TF 和 IDF 相乘，就可以得到该词在文档中的 TF-IDF 值。

相关问题

模型设置中的词汇控制是指什么

在模型设置中的词汇控制是指对话模型在生成文本时使用的词汇表的控制。词汇表是一个包含了模型可以生成的所有单词和标记的集合。通过进行词汇控制，您可以指定模型使用特定的词汇表，从而控制生成文本的风格、领域或特定术语的使用。

通过自定义词汇表，您可以限制模型只使用特定的单词或领域术语，使其生成的文本更加专业化或符合特定需求。这对于特定任务或应用场景非常有用，可以提高生成文本的准确性和一致性。

词汇控制还可以用于过滤敏感或不适当的内容，确保生成的文本符合特定的规范和准则。通过限制模型使用的词汇表，可以降低生成内容中出现不当或不合适的词语的风险。

需要注意的是，词汇控制可能会对生成文本的多样性和流畅性产生一定影响。因此，在进行词汇控制时需要权衡准确性和自然度之间的平衡。

模型设置中的词汇设置是指什么

在模型设置中，词汇设置（vocabulary）是指用于训练和生成文本的单词集合。

对于语言模型，训练数据通常包含大量的单词和词组。但是，为了使生成的文本更加可控和易于理解，模型的词汇设置会限制生成文本中使用的单词范围。

通常情况下，词汇设置会根据训练数据中最常见的单词和一些其他规则进行构建。较为罕见的单词可能会被截断或替换为特殊的标记（如UNK），以便模型能够处理和生成这些单词。

在使用类ChatGPT模型进行对话时，词汇设置会影响到模型生成回复的单词选择和使用。这也意味着模型只能在其词汇表中存在的单词上进行操作，并且无法生成超出词汇表范围的单词。

了解和调整模型的词汇设置可以帮助您更好地控制生成文本的质量和可读性。