TF-IDF ve Kelime Çantası Modelleri Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Bir kelime çantası modeli hangi önemli bilgileri göz ardı eder?
   • Kelimelerin sırası ve grameri
   • Kelime sayılır
   • Kelime bilgisi
   • Belge uzunluğu
2. TF-IDF'nin IDF kısmı ne yapar?
   • Tüm belgelerde ortak olan kelimeleri artırır
   • Birçok belgede görünen sözcüklerin ağırlığını azaltır
   • Karakterleri sayar
   • Nadir kelimeleri çevirir
3. Koleksiyondaki her belgede görünen bir kelime neye yakın bir IDF değeri alır?
   • Bin
   • Negatif sonsuzluk
   • Sıfır
   • Belge sayısı
4. Bir dönem için TF-IDF puanı nasıl hesaplanır?
   • TF eksi IDF
   • TF bölü IDF
   • TF artı belge uzunluğu
   • TF IDF ile çarpılır
5. TF-IDF belge vektörlerini karşılaştırmak için yaygın olarak hangi benzerlik ölçüsü kullanılır?
   • Kosinüs benzerliği
   • Mesafeyi düzenle
   • Ortalama kare hatası
   • Bit sayısı
6. TF-IDF neden belirli kelimelere yüksek puan veriyor?
   • Bunlar uzun kelimeler
   • Bir belgede sık görülürler ancak koleksiyon genelinde nadirdirler
   • Her belgede görünürler
   • Büyük harfle yazılırlar
7. In a bag-of-words representation, what does a vector position usually correspond to?
   • A sentence’s original word position
   • A document’s publication date
   • A term in the vocabulary
   • A grammatical parse-tree branch
8. In the common IDF formula log(N/df), what does df represent?
   • The number of times a word appears in one document
   • The total number of words in the vocabulary
   • The number of labels assigned to a document
   • The number of documents containing the term