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提出了用术语频率-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）相对熵作为证候量化的表示方法。TF-IDF思想来源于文本信息挖掘,是文本自动分类中一种重要的方法。TF-IDF算法也体现了中医证候的自动分类思想：一个症状在特定证候中出现的频率越高,说明它在区分该证候方面的能力（即TF）越强;一个症状在所有证候中出现的范围越广,说明它区分某证候的能力（即IDF）越低,并用具体实例进行了验证。