TFIDF 값이 틀리게 나온 경험해본 대학원생

📚 TF-IDF 분석에서 TF값이 단순 빈도와 같다고? 걱정 마세요! 이건 가장 기본적인 TF 계산법을 사용했다는 뜻이에요. 단어가 문서에 등장한 횟수를 그대로 사용하는 방식이죠. 간단하고 직관적이에요!
예를 들어, '사과'가 5번 나왔다면 TF도 5예요. 쉽죠? 하지만 문서 길이에 따른 편향이 생길 수 있어요.
더 정교한 방법을 원한다면 정규화된 빈도를 사용해보세요. 문서 길이를 고려해 TF 값을 조정하는 방법이에요.
로그 정규화는 tf(t,d) = log(1 + ft,d) 수식을 사용해요. 긴 문서에서의 과도한 TF 값을 줄여줘요.
증가 빈도는 문서 내 최대 빈도로 나누고 0.5를 더해 조정해요. 문서 길이의 영향을 줄이는 데 효과적이죠.
TF 계산 방식 선택은 중요해요! 단순 빈도는 구현이 쉽고, 정규화 방식은 더 정확할 수 있어요. 데이터 특성과 분석 목적을 고려해 선택하세요.
TF는 시작일 뿐! IDF와 곱해져 최종 TF-IDF 점수를 만들어내요. 이 조합으로 단어의 중요성을 평가하죠.
결론적으로, TF 값이 빈도와 같아도 괜찮아요. 기본 방법도 충분히 유효해요. 하지만 더 정확한 분석을 원한다면, 다양한 정규화 방식을 고려해보세요. 여러분의 연구에 딱 맞는 방법을 찾길 바라요! 💪🔬
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