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TF-IDF

ディープラーニングの手法 音声処理と自然言語処理分野 TF-IDF

TF-IDF

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequencyとは、各文章の単語ごとに計算される、TFとIDFという２つの値を掛け合わせたものです。

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クイズ

以下の文章を読み，空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ． 日本語の文章を自然言語処理（NLP）するとき、まず前処理として形態素解析した後、文章をクレンジングする。次に，BoW (Bag-of-Words) などの手法を用いる。その後，TF-IDFなどの手法を用いて(ア)。
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    TF-IDFはTF(Term Frequency)とIDF(Inverse Document Frequency)を組み合わせた手法であり，TFは文書内で多く出現した単語を重要とし（その文書を特徴づける単語とし），IDFは様々な文書で頻繁に用いられている単語は重要ではないと評価するものです． （参考：JDLA推薦図書「AI白書2019」 P52）

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