在分析選項之前，讓我們首先理解每個選項所涉及的概念：

A. **TF-IDF**：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一種統(tǒng)計方法，用于評估一個詞在文檔集合或語料庫中的重要程度。TF-IDF考慮的是詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF），用于衡量一個詞在特定文檔中的重要性。它并不關注詞之間關系的確認，而是注重詞在文檔中相對語料庫的權重。

B. **互信息量**：互信息（Mutual Information）是一種用于評估兩個變量之間相互依賴程度的度量。在特征選擇中，互信息可以用來衡量特征詞與類別標簽之間的信息共享程度。一個特征詞如果對某個類別具有高度的信息量，則互信息量較大。

C. **GloVe**：GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一種用于獲取詞向量的無監(jiān)督學習算法。GloVe基于全局詞共現(xiàn)矩陣來學習詞向量，而不是通過神經(jīng)網(wǎng)絡和霍夫曼樹來實現(xiàn)。霍夫曼樹通常與Word2Vec中的Skip-gram模型結(jié)合用于負采樣的高效實現(xiàn)，而不是GloVe。

D. **卡方統(tǒng)計量**：卡方（Chi-square）是一種用于特征選擇的統(tǒng)計方法，評估特征與類別標簽之間的獨立性。雖然卡方統(tǒng)計量能夠識別出具有統(tǒng)計顯著性的特征，但它并不能完全解決低頻詞的問題，因為低頻詞在統(tǒng)計上可能不顯著。

基于以上分析，正確的說法是：
- **B: 用戶信息作為特征詞和類別之間的測度，如果特征詞屬于某類，則它們的互信息量最大**

此選項準確地描述了互信息在特征選擇中的應用，而其他選項存在一些技術性錯誤或誤解。