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词频(Term Frequency)是自然语言处理算法中非常常见的一个概念。关于词频(Term Frequency)的说法,以下错误的是?
A. TF衡量一个词在文档中出现的频率
B. TF越大证明这个词越重要
C. TF=词在文档中出现的次数/文档总词数
D. TF表示一个词在文档中的分布状况
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TF(Term Frequency)表示词条在文档d中出现的频率,简称词频。

正确答案是:D: TF表示一个词在文档中的分布状况。

专业分析:
词频(Term Frequency,TF)主要用于衡量一个词在文档中出现的频率。具体来说,TF值越大,表示该词在文档中出现的次数越多。选项A、B和C的描述都是正确的,其中:

A: TF衡量一个词在文档中出现的频率。这是词频的基本定义。

B: TF越大证明这个词越重要。一般情况下,词频越高的词在文档中可能越重要,但这并不是绝对的,因为有些高频词可能是停用词(如“的”、“是”等),这些词并不一定对文档的主题有重要贡献。

C: TF=词在文档中出现的次数/文档总词数。这是词频的一种常见计算方式,通过这种方式可以标准化词频,使得文档长度对词频的影响减小。

D: TF表示一个词在文档中的分布状况。这是错误的。词频主要反映的是词在文档中出现的频率,而不是词在文档中的分布情况。词在文档中的分布状况通常由其他指标(如词在文档中的位置分布、词的聚集程度等)来衡量。