夏火松等人通过tf-idf权重计算

夏火松等人通过使用tf-idf权重计算方法来进行文本特征提取和文档相似度计算。

首先，他们使用词频（term frequency，TF）来衡量一个词在文档中的重要性。词频是指一个词在文档中出现的次数，词频越高，表示该词在文档中越重要。

其次，他们使用逆文档频率（inverse document frequency，IDF）来衡量一个词的普遍重要性。逆文档频率是指一个词在整个文集中出现的频率的倒数。逆文档频率越高，表示该词越不常见，具有更高的重要性。

然后，他们将词频和逆文档频率相乘，得到tf-idf权重。tf-idf权重将高频词和稀有词区分开来，强调了在给定文档中频繁出现但在整个文集中稀有的词汇。

通过计算文档之间的tf-idf权重相似度，夏火松等人能够比较文档之间的相似性。他们使用余弦相似度来度量两个文档之间的相似性。余弦相似度越接近1，表示两个文档越相似。

总之，夏火松等人通过使用tf-idf权重计算方法，能够有效地提取文本特征并计算文档之间的相似性，这对于文本分类、信息检索等任务具有重要的意义。