指標が、[文章]単位に変わる。単語の頻度と文章の頻度を掛けるでは実践してみましょう。columns]—TFは頻度なので、0≦TF≦1になってますね。IDFは、”プレイヤー”や”キャラクター”など、使用頻度の高い方が、値が小さくなってます。log[10]D/dなので、dの値が大きくなるほど、IDFは小さくなることがわかります。TF-IDFは、TF同様、文章ごとに値が表示されます。あ、IDFは珍しいワードの方が値が大きくなるので、TF-IDFで各単語の重み付けをして特徴を示しているんですね。このロジック考えたの誰だよ、すごいな。基本的なアルゴリズムはWord2Vecと一緒そうですね。毎回計算するのではなく、キャッシュ化して計算を高速化しているのでしょうか。