作者：王杰; 李旭健自然语言处理tfidf词加权算法标签提取监督学习
摘要：TFIDF算法作为一种加权算法,在信息检索和数据挖掘等自然语言处理领域发挥了巨大的作用。它的计算模型相对简单,适合大数据并行计算,适用领域广泛,且拥有很好的解释性。基于以上这些特点,本文在TFIDF算法基础之上,利用监督的学习,并通过引入加权因子和词贡献度,来修正TFIDF算法结果权值。利用这个算法可以在自然语言处理中有效地提取特征标签,并且改进后的算法在这一细分领域具有极高准确度。
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