某企業以詞頻-逆文件頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）方法分析顧客意見內容，但發現模型在處理篇幅較長的回饋文本時，無法準確反映關鍵詞的重要性。下列何者為造成此現象的主要原因？
iPAS 考題解析
某企業以詞頻-逆文件頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）方法分析顧客意見內容，但發現模型在處理篇幅較長的回饋文本時，無法準確反映關鍵詞的重要性。下列何者為造成此現象的主要原因？
- A. 長文本中的詞頻偏高，導致常見詞權重被過度放大 ✓ 正確答案
- B. 長文本中缺乏明確句子邊界，造成TF-IDF無法計算詞頻
- C. TF-IDF無法同時處理多份文件
- D. 長文本會改變IDF（Inverse Document Frequency）的計算，使所有詞權重趨於相近
詳細解析
在長文本中，詞語出現次數自然偏高，TF值被放大，使得高頻的常見詞（如「的」、「是」）獲得不成比例的高權重，掩蓋了真正有辨別力的關鍵詞。
出題年份：114 難度：★★☆