逆向文本頻率idf，就是在越少的樣本中出現(xiàn)，權(quán)重越高

正確答案是：B: 在越多的文章中出現(xiàn)過的次數(shù)越多，說明對(duì)我們的分析和統(tǒng)計(jì)沒什么幫助，利用該數(shù)值進(jìn)行降權(quán)。

### 專業(yè)分析：

關(guān)鍵詞的擷取通常使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）方法，其中包含兩個(gè)主要部分：詞頻（TF）和逆向文本頻率（IDF）。

1. **詞頻（TF）**：
- 表示一個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的頻率。一個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多，其TF值越高，表示該詞在該文檔中的重要性越大。

2. **逆向文本頻率（IDF）**：
- 表示一個(gè)詞在整個(gè)文檔集合中的普遍重要性。計(jì)算公式一般為IDF = log(總文檔數(shù) / 包含該詞的文檔數(shù))。
- 如果一個(gè)詞在很多文檔中都出現(xiàn)，那么這個(gè)詞可能是一個(gè)常見詞，對(duì)區(qū)分文檔內(nèi)容的貢獻(xiàn)較小，所以IDF值會(huì)較低。
- 反之，如果一個(gè)詞在較少文檔中出現(xiàn)，則IDF值會(huì)較高，表示該詞對(duì)區(qū)分文檔內(nèi)容的重要性較大。

### 為什么引入IDF：

- **降權(quán)常用詞**：常見詞（如“的”、“是”等）在很多文檔中都會(huì)出現(xiàn)，對(duì)區(qū)分文檔內(nèi)容的幫助不大。IDF通過降低這些常見詞的權(quán)重，使得這些詞對(duì)整體分析的影響減小。
- **提升獨(dú)特詞**：一些特定詞匯在少數(shù)文檔中出現(xiàn)，這些詞匯能更好地反映文檔的特征。IDF通過提高這些詞的權(quán)重，使得這些詞在分析中更具代表性。

因此，選項(xiàng)B是正確的，因?yàn)樗鼫?zhǔn)確地描述了IDF的作用，即在越多的文章中出現(xiàn)過的次數(shù)越多，說明對(duì)我們的分析和統(tǒng)計(jì)沒什么幫助，所以利用該數(shù)值進(jìn)行降權(quán)。