基于文本分类TFIDF 方法的改进与应用

资 源 简 介

基于文本分类TFIDF 方法的改进与应用

详 情 说 明

TFIDF（词频-逆文档频率）是文本分类任务中经典的特征提取方法，它通过统计词语在文档中的出现频率与在语料库中的分布情况来计算权重值，能够有效突出具有区分度的关键词。传统TFIDF方法主要从词频和逆文档频率两个维度进行简单加权计算，但存在对短文本敏感、忽视词序和语义关联等局限性。

在改进方案中，可通过引入词性权重因子来增强名词、专业术语等关键成分的贡献度，或结合N-gram模型保留局部词序特征。针对特定领域文本，采用领域词典对TFIDF权重进行动态调整能显著提升专业性词汇的区分能力。在权重计算阶段，融入词向量相似度计算语义关联性，或使用熵值法替代传统IDF计算，都能优化特征空间分布。

实际应用时，改进后的TFIDF常与SVM、随机森林等分类器配合使用。在新闻分类场景中，加入时间衰减因子可降低陈旧词汇的权重；在电商评论分析中，整合情感词典能同步捕捉情感特征。这些优化策略使TFIDF在保持计算效率的同时，更适应现代文本数据的复杂特性。