TF-IDF 설명회

작성중인 게시물입니다. TF란? 문서 안에서 한 단어가 얼마나 중요한지를 수치적으로 나타낸 가중치이다. 자연어 처리에서 정보수집, 텍스트 마이닝 및 유저 모델링의 가중치 계산에 자주 사용된다. 유저가 "큰 사과"를 검색했다고하자. 가장 먼저 "큰"과 "사과"를 포함한 문서를 추려낸다. 그 뒤에 각 문서에서 "큰" "사과"가 몇번씩 등장하는지 빈도를 계산한다. 이 값이 TF이다. 이 때 문장의...

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Lucene TF - IDF 상관 성 계산 공식

Lucene 은 키워드 조 회 를 할 때 기본적으로 TF - IDF 알고리즘 으로 키워드 와 문서 의 상관 성 을 계산 하고 이 데이터 로 정렬 합 니 다. TF: 주파수, IDF: 역방향 문서 주파수, TF - IDF 는 통계 적 방법 이거 나 벡터 공간 모델 이 라 고 불 리 며 이름 은 복잡 하 게 들 리 지만 사실은 두 가지 간단 한 규칙 만 포함 되 어 있다. 전체 문서 집합 에 어...

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텍스트 벡터화

(5) TF-IDF (6) TF-IDF 구현하기 DTM의 문서 수와 단어 수가 늘어날 수록 벡터가 쓸데없이 커진다. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 모든 문서에서 자주 등장하는 단어는 중요도를 낮게 보고, 특정 문서에서만 자주 등장하는 단어는 중요도를 높게 본다. DTM을 만든 뒤 TF-IDF 가중치를 DTM에 적용 tf 뒤에 곱해지...

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