TF-IDF是否合并了单个学期的分数？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于衡量一个词语对于一个文档在一个语料库中的重要性的统计方法。它基于两个概念：词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）。

词频（TF）表示某个词在一个文档中出现的频率，可以通过将该词在文档中的出现次数除以文档中的总词数来计算。逆文档频率（IDF）表示一个词在整个语料库中的重要性，可以通过将语料库中的文档总数除以包含该词的文档数再取对数来计算。TF-IDF就是将这两个值相乘，得到一个词对于一个文档的重要性值。

TF-IDF不会合并单个学期的分数。它是针对一个文档在一个语料库中的重要性进行计算的，而不是针对单个学期的分数进行合并。TF-IDF只关注单个文档内的词频和在整个语料库中的逆文档频率，通过计算每个词的TF-IDF值来评估词语的重要性。

关于TF-IDF的应用场景，它广泛应用于信息检索、文本挖掘、文本分类、文本聚类等领域。在信息检索中，TF-IDF常用于计算查询词与文档之间的相关性，从而排序和检索相关文档。在文本挖掘和文本分类中，TF-IDF可以用于特征提取和模型训练。在文本聚类中，TF-IDF可以用于计算文档之间的相似度。

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