jannatulmawa
Do³±czy³: 27 Kwi 2024
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 Wys³any: Sob Kwi 27, 2024 10:18 Temat postu: 维基百科对 |
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然后，该数据被用作基本“分数”，可以根据该分数对每条内容进行评级。 TF-IDF 可以帮助您确定缺少哪些关键字。 tf-idf 或 TF-IDF 是术语频率-逆文档频率的缩写，它是一种数字统计量，用于显示某个单词对于位于集合中的文档的重要性...一般来说，tf-idf的值根据文档中单词的重复次数而增加，并平衡正文中包含该单词的文档的数量。使用这种方法的目的是为了调整和统一文本中不断重复的单词。 ” 需要重点关注的一点是，TF-IDF 是一个与整个语料库相关的度量。这意味着网页包含特定的单词或短语。
搜索网络时，此方法指示特定单词或短语出现在结果页面上的频率。说“总共出现次数最多的单词”部分是指Tf-Idf如何作为接收整个文档集中出现频率较高且权重较小的单词的参考。 TF-IDF 使用正文中 电话号码清单 的特定单词或短语（Google 表示整个网络）来创建统计平均值。当然，这并不是大众所建议的内容神奇解决方案。 这里有一个问题： “你觉得tfidf这个词怎么样？”谷歌是否也使用类似的方法？我们是否使用这种方法来制作更好的内容？ 约翰·穆勒 对此作出回应： “加权关键词频率是用于检索信息的重要标准。” “信息检索”可以指一般信息检索领域，其不仅包括网络搜索，而且本身就是在文档或文档集合（例如电子邮件收件箱）中进行搜索的科学。
数据恢复是一个模糊的术语，涵盖了多种情况。 随后约翰·穆勒也表示： “当我们试图找出页面上的相关单词时，我们使用了各种信息检索技术，其中许多技术是多年来出现的。 ” 总的来说，我们得出的结论是： TF-IDF 是一种衡量文档中单词重要性的方法。 TF 衡量某个术语在文档中重复的次数，IDF 用于衡量某个术语的重要性。 TF 或词频 一个词在一份文档中出现了多少次一目了然。要计算 TF，应使用以下数学公式。 TF 例如，如果您的页面有 1000 个单词，并且您的关键字重复了 10 次，那么通过计算上述公式，您将得到 4.32/9.97 或 0.43 的数字。
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