Tần suất term (TF) trong một văn bản
Trước khi cho điểm một cặp truy vấn - tài liệu, hệ truy hồi cổ điển đếm xem một term
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm và code bạn nộp được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, python-lists.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
Trước khi cho điểm một cặp truy vấn - tài liệu, hệ truy hồi cổ điển đếm xem một term xuất hiện bao nhiêu lần trong tài liệu. Con số này được chuẩn hoá theo độ dài tài liệu để tài liệu dài không tự động được điểm cao.
Yêu cầu
Viết hàm term_frequency(document, term) trả về tần suất đã chuẩn hoá của term trong document.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm term_frequency trong solution.py. Hệ thống gọi hàm trực tiếp, so giá trị với sai số 1e-6; không đọc stdin và không in ra stdout.
Input
- document: danh sách token (đã tách từ).
- term: token cần đếm.
Output
Một số thực bằng số lần xuất hiện của term / số token của document. Phép so khớp phân biệt chữ hoa chữ thường.
Ràng buộc
- document phải khác rỗng; ném ValueError nếu rỗng.
- So khớp phân biệt chữ hoa chữ thường, "Cat" khác "cat".
- Nếu term không có trong tài liệu thì trả về 0.0.
Ví dụ 1
Input
term_frequency(document=["cat", "dog", "cat"], term="cat")
Output
0.6666666666666666
Ví dụ 2
Input
term_frequency(document=["cat", "dog"], term="bird")
Output
0.0
Giải thích
Với document = ["cat", "dog", "cat"] và term = "cat", term xuất hiện 2 lần trên 3 token nên kết quả là 0.6666666666666666.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
