抖音tf-idf关键词怎么找

抖音TF-idf关键词在进入主界面，点击搜索系统里面直接输入就可以找到

扩展资料

而我们在更专业的电子领域方面也有这样的tf-idf 使用

我们的目标是提取一篇文章中的关键词 or 给出关键词，在语料库中找到这组关键词最相近的文章。 两个目标要解决的问题是差不多的。今天用一种很简单却很有效的方法来解决这个问题， TF-IDF。在本文，我们选取第二种描述，即给出关键词，在语料库中找到与这组关键词最相近的文章。

TF，Term Frequency 词频，表示词语在一篇文章中出现的频数。TF值越大，表示这个词在该篇文章中出现的频数约大。但是如果仅仅根据数量来判断一个词是否为关键词，显然是不够的。例如[1]，在文章中“的”，“是”这样的词往往数量很大，但却不是我们想要的关键词，这样的词称为停用词。（Stop words）。为了解决这个问题，于是引入了 IDF。

IDF Inverse Document Frequency。逆文档频率，它表示一个词的区分程度大小。 一个词的 IDF 值越大，表示这个词越重要。 本文就不列举公式了，想看公式的同学请参考引文 阮一峰老师的文章。

本文的主要目标是实现一个demo。

有了TF（数量）和IDF（权重）

我们将二者相乘，就可以比较合理的衡量一个词重要性。TF-IDF

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