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在选择嵌入模型时，稀疏嵌入模型如TF-IDF和BM25是重要的选项。尽管这些传统技术生成的向量维度高且大部分元素为零，可能造成存储空间浪费，但它们在精确的关键词检索系统中表现优异，例如搜索引擎和传统文献检索领域。

本文旨在深入探讨支持TF-IDF的朴素贝叶斯分类器的工作原理及其优势。通过结合条件概率与对数似然分值，该分类器能够在文本分类任务中达到更高的准确率。特别地，文中介绍了一种有效的下溢检测机制，用于解决数值计算过程中可能出现的问题。为了便于理解，文章首先通过一个简单的、不涉及TF-IDF的例子来解释朴素贝叶斯的基本概念，随后提供了详细的代码实现说明。