本篇内容主要讲解“TF-IDF模型的概念是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“TF-IDF模型的概念是什么”吧!
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1. TF-IDF的概念与算法
TF-IDF的方法适用于用文本挖掘中，常用于商品的属性提取，该方法采用一种加权技术，统计该统计术语对文档重要程度，通过统计该统计术语对文档重要程度的反应，表示商品属性的重要程度。
每个特征词对于每个类别有不同的区分能力。通过特征选择来体现特征词的重要程度。它所属的类是单词集中的类，具有该类的特征。特征词必须均匀地分布在每一个类别文档中，如果随机地分布在某一个类别文档中，可能会出现该特征词仅出现在某个文档中，造成属性提取不准确。
常用信息增益函数IG和卡方值CHI对于评估函数进行特征选择，用卡方值CHI来衡量特征词的重要性，然而，卡方值CHI不能将特征词的重要性全部反映，所以，需要对卡方值CHI进行对数字化处理，通过数字化的处理，提高了特征选取的效率，以此，避免造成权重失衡。
2. TF-IDF提取商品属性
计算出小米10手机评论的TF-IDF值，并且提取前十个商品属性TF-IDF值最大的，从而提取小米10手机商品的关键属性，并且做小米10手机TF-IDF值的柱形图，从直观上提取商品属性，计算结果如下下表所示：
图1 小米10手机最优商品属性
到此，相信大家对“TF-IDF模型的概念是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！