ScholarGate
دستیار
Process / pipeline

TF-IDF — فراوانی عبارت — فراوانی معکوس سند

TF-IDF که توسط سالتون و باکلی (۱۹۸۸) معرفی شد، یک طرح وزن‌دهی عبارت است که هر کلمه را در یک سند با توجه به تعداد دفعات تکرار آن در آنجا و میزان کمیابی آن در کل مجموعه، امتیازدهی می‌کند. این روش متن خام را به بردارهای سند وزن‌دار تبدیل می‌کند و به عباراتی که در یک سند پرتکرار اما در جاهای دیگر نادر هستند، وزن بالایی می‌دهد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+13 more

منابع

  1. Salton, G. & Buckley, C. (1988). Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Information Processing & Management, 24(5), 513-523. DOI: 10.1016/0306-4573(88)90021-0

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 1). Term Frequency–Inverse Document Frequency Vectorization. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/text-mining/tf-idf

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateTF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency Vectorization). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/text-mining/tf-idf · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026