【问题标题】:Is TF-IDF necessary when using SVM?使用 SVM 时是否需要 TF-IDF?
【发布时间】:2014-03-15 22:42:10
【问题描述】:

我正在使用支持向量机对短语进行分类。在使用 SVM 之前,我知道我应该对短语向量进行某种标准化。一种流行的方法是 TF-IDF。

TF-IDF 得分最高的词通常是最能表征文档主题的词。

但这不正是 SVM 所做的吗?对最能体现文档特征的术语给予最高权重?

提前致谢:-)

【问题讨论】:

    标签: nlp normalization svm tf-idf text-classification


    【解决方案1】:

    术语的权重(由 SVM 分类器分配)可能与该术语与特定类别的相关性成正比,也可能不成正比。这取决于分类器的内核以及使用的正则化。 SVM 确实为最能表征单个文档的术语分配权重。

    词频 (tf) 和逆文档频率 (idf) 用于对文档向量中词的值进行编码。这与 SVM 分类器无关。

    【讨论】:

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