tf-idf理论依据及局限性

TFIDF算法基于这样一个假设：对文档区别性最强的词汇是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率低的词汇。因此，选择以TF（词频）作为特征空间坐标的度量，能体现出同类文档的特征。同时，考虑到单词区分不同类别能力的需要，TFIDF法认为，一个单词在文本中出现频率越低，它区分不同类别文本的能力就越大。为达到此目的，引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值度量，以此调整词权重，强调重要单词，削弱次要单词。

然而，IDF本质上是一种试图抑制噪音的加权方法，并且简单地认为文本频数小的单词越重要，文本频数大的单词越无用，这并不是完全正确的。IDF的简单结构无法有效反映单词的重要程度和特征词的分布情况，因此无法很好地完成词权重的调整。由此，TFIDF算法的精度并不是非常高。

另外，在TFIDF算法中，单词的位置信息并未得到体现。对于Web文档而言，权重的计算方法应当体现出HTML的结构特征。不同的标记符中，特征词对文章内容的反映程度不同，其权重计算方法也应不同。因此，应为网页中处于不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提升文本表示的效果。

综上所述，TFIDF算法虽然在文档相似度计算、信息检索等领域有着广泛应用，但其在权重调整、位置信息考虑等方面存在局限性。在实际应用中，需结合具体需求，对TFIDF算法进行适当的调整与优化，以达到更佳的性能。

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