채야미의 코드레시피🍳

TF-IDF

STUDY/ML(Machine Learning)
1. TF-IDF?정의단어의 빈도(TF)와 역문서빈도(IDF)를 곱해서, 문서 내 각 단어의 "중요도"를 가중치로 매기는 방법단순히 "몇 번 나왔는가"만 세는 빈도수 카운트(Bag of Words)의 한계를 보완쓰임문서 간 유사도 계산검색 결과 랭킹(중요한 단어가 많이 매칭될수록 상위 노출)특정 문서 안에서 핵심 키워드 추출2. 왜 필요한가? - 단순 빈도수의 한계컴퓨터는 "배송 문의 요청"이라는 문자열을 그 자체로 이해하지 못함 → 비교·계산을 하려면 숫자(벡터)로 바꿔야 함.가장 단순한 방법: 단어가 몇 번 나왔는지 세는 것(Bag of Words)문제: "문의", "요청" 같이 거의 모든 문서에 등장하는 흔한 단어가 카운트를 지배진짜 그 문서를 구별짓는 단어("환불", "파손", "교환")는 빈도수..
ChaeYami
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