关键词搜索引言jieba库简介TF-IDF简介实践例子用jieba库提取关键词计算TF-IDF计算文档和查询相似度结果完整代码：总结引言RAG作为减少模型幻觉和让模型分析、回答私域相关知识最简单高效的方式，我们除了使用之外可以尝试了解其是如何实现的。在实现RAG的过程中，有语义

定义：TF-IDF是针对一个文档集合（语料库）设计的，这种统计方法用于评估一个词语对于一份文件的重要程度就是TF-IDF的值越高，这个词在这篇文档中的重要性就越高TF(TermFrequency):这是一个单词在该篇文章中出现的频率。例如，如果一个单词在文档中出现了5次，而文档总共有100

理解赛题，跑通竞赛实践全流程跑通实践基线Baseline，获得自己的成绩提交任务一打卡，查看个人成绩排行榜赛题理解赛题链接本赛题要求构建一个文本分类器，来区分真实对话和由AI产生的对话，训练的数据包括一系列真实对话和ChatGPT生成的对话样本，参赛选手需要设计并训练一个模型，使其

bm25算法与tf-idf算法比较一、tf-idf算法介绍词频（TF）=某篇文章中某个关键词出现的次数/文章总字数，逆文档频率（IDF）=log（语料库文章总数/包含该关键词的文章总数+1），tfidf=tf*idf，下面给大家举个实例，你大概就明白了，例如语料库中有以下三篇文章：第一篇：张一山与杨紫疑似相恋；第二篇：C罗又

什么是TF-IDFTF-IDF是一种常用的文本处理技术，用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。TF代表词频(TermFrequency)，IDF代表逆文档频率(InverseDocumentFrequency)。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下

 一、算法简介       TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）。       TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF*IDF，TF词频(Ter

problem1、赛题理解数据集：在NLP_data_list_0715.csv中，有三个链接。分别可以下载训练集，测试集A，测试样例。f1_score介绍：F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多