特徵詞選取概念與實作(2)

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延續上一篇內容，接下來介紹DF

DF (Document Frequency)概念也是跟頻率相關， 其概念為字詞在所有文章中，總共在幾篇中有出現過，要注意是 否有做斷句，若有母體就變成句子而不是文章。實作用資料庫很容易就能算出來了，計算某 詞的DF只要從斷詞庫下where條件去看他在哪幾篇文章有出現過。
接著TF-IDF
TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency)結合TF與DF的概念，若一個詞出現的頻率很高表示很重要，但若在每篇文章又常出 現，此詞的代表性可能就沒那麼強，所以權重IDF就是DF倒數取log，取乘積來表示一個詞 的值。
接著TF-ICF
概念類似TF-IDF，只是權重IDF改成ICF，變成此詞若在很多類別出現的話，就不太重要。 接下來介紹IG (Information Gain)當文章有分類的基礎下，IG能夠去計算某詞在此分類時的亂度值，以及不再此分類時的亂 度值，間接能夠看出某詞是不是能夠有代表性某分類文章，因此也能應用在選取特徵詞上， 其公式如圖。
Information Gain

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