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詞頻
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| 頻 |
國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | term frequency |
| 作者： | 曾元顯 |
| 日期： | 2012年10月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 詞頻（term frequency，簡稱TF）是指文件中詞彙出現的頻率或是次數，是衡量一個詞彙重要性的一種指標。在各種資訊檢索模型中，如向量空間模型、機率模型、語言模型，都會用到詞頻的概念。一般而言，一個詞彙在某一篇文件中出現的次數越高，即詞頻越高，則其在該篇文件中的代表性越重要。例外的情況，有虛詞、連接詞、代名詞等功能詞（function words），這些詞彙，經常有高詞頻，卻不帶有任何內容意義，在文件的詞彙處理過程，常被特意地停用、過濾掉，因而被稱為停用詞（stop words）。此外，詞彙的重要性，也會考慮到這個詞彙出現在所有文件中的篇數，亦即其文件篇數（document frequency，簡稱DF）。若其出現在越多篇文件中，即DF越高，則表示該詞彙可能為常用字，故而重要性越低，相對於其反向文件篇數（inverse document frequency，簡稱IDF）也低。例如，在一批有關電腦的文件中，搜尋電腦這個詞彙，幾乎所有的文件都會被找回，則不管其詞頻（TF），電腦在這批文獻中，對檢索沒有幫助，其重要性要降低，剛好對應到其IDF也低。因此，詞彙的重要性，經常以詞頻（TF）以及反向文件篇數（IDF）這兩個概念，一起考慮。真正在應用詞頻的概念時，常會對詞頻做轉換而獲得一個重要性數值。例如，詞彙A與詞彙B在某一篇文件中各出現TF(A)=8次與TF(B)=2次，但不代表詞彙A的重要性是詞彙B的8/2＝4倍。常用的轉換作法，有取對數函數，如log2( TF(A) ) = log2(8) = 3，log2( TF(B) ) = log2(2) = 1，如此詞彙A的重要性只比詞彙B多3倍。此外，還有對文件內所有的詞彙頻率做正規化處理，例如TF(A)除以該文件所有詞彙的總詞頻（等於詞彙A的出現機率），詞彙的重要性，從頻率的次數分布，變成詞彙的出現機率分布，如此可以在機率的理論中探討詞彙與文件的各種特性。 詞頻（term frequency，簡稱TF）是指文件中詞彙出現的頻率或是次數，是衡量一個詞彙重要性的一種指標。在各種資訊檢索模型中，如向量空間模型、機率模型、語言模型，都會用到詞頻的概念。一般而言，一個詞彙在某一篇文件中出現的次數越高，即詞頻越高，則其在該篇文件中的代表性越重要。例外的情況，有虛詞、連接詞、代名詞等功能詞（function words），這些詞彙，經常有高詞頻，卻不帶有任何內容意義，在文件的詞彙處理過程，常被特意地停用、過濾掉，因而被稱為停用詞（stop words）。此外，詞彙的重要性，也會考慮到這個詞彙出現在所有文件中的篇數，亦即其文件篇數（document frequency，簡稱DF）。若其出現在越多篇文件中，即DF越高，則表示該詞彙可能為常用字，故而重要性越低，相對於其反向文件篇數（inverse document frequency，簡稱IDF）也低。例如，在一批有關電腦的文件中，搜尋電腦這個詞彙，幾乎所有的文件都會被找回，則不管其詞頻（TF），電腦在這批文獻中，對檢索沒有幫助，其重要性要降低，剛好對應到其IDF也低。因此，詞彙的重要性，經常以詞頻（TF）以及反向文件篇數（IDF）這兩個概念，一起考慮。真正在應用詞頻的概念時，常會對詞頻做轉換而獲得一個重要性數值。例如，詞彙A與詞彙B在某一篇文件中各出現TF(A)=8次與TF(B)=2次，但不代表詞彙A的重要性是詞彙B的8/2＝4倍。常用的轉換作法，有取對數函數，如log2( TF(A) ) = log2(8) = 3，log2( TF(B) ) = log2(2) = 1，如此詞彙A的重要性只比詞彙B多3倍。此外，還有對文件內所有的詞彙頻率做正規化處理，例如TF(A)除以該文件所有詞彙的總詞頻（等於詞彙A的出現機率），詞彙的重要性，從頻率的次數分布，變成詞彙的出現機率分布，如此可以在機率的理論中探討詞彙與文件的各種特性。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_詞頻 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士
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