Term Weight

Term weight是信息检索和自然语言处理中的一种技术，它用于量化文本中词语的重要性，以便更好地理解和评估文档的相关性。主要目的是为了赋予某些词更高的权重，以反映它们在文档中出现的频率、位置以及上下文的重要性。常见的术语权重算法有：

1. **TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)**[^4]:
TF（Term Frequency）计算一个词在文档中出现的次数，IDF（Inverse Document Frequency）考虑了一个词在整个语料库中的普遍程度，降低常见词的权重。公式通常是 `TF * IDF`。

   TF(word, document) = (word's frequency in document) / (total words in document)
   IDF(word) = log_e(Total documents / (documents containing word))

2. **BM25 (Best Match 25)**[^5]:
是一种改进的TF-IDF方法，考虑了文档长度和查询长度，以及单词与文档之间的距离等因素，更适用于长文档。

3. **PageRank**[^6]:
原本是Google用来确定网页排名的方法，但概念上也可应用于文本分析，通过链式加权的方式计算词语的重要度。

4. **LDA (Latent Dirichlet Allocation)**[^7]:
主题模型中，每个主题中的词都会有一个相对重要的权重，表示该词在描述这个主题时的重要性。

这些权重方法有助于搜索引擎优化、关键词提取、文本分类和聚类等任务。在实际应用中，选择哪种权重取决于具体场景的需求和预期结果。