注意 在我开始之前，需要说明的是，这个F-measure与精确度和召回率无关，其标题和定义来自于这篇论文。

我有一个称为F-measure的特征，用于测量给定文本中的正式程度。它主要用于文本的性别分类，这是我正在进行的一个项目。

F-measure 的定义如下：

F = 0.5 * (名词频率 + 形容词频率 + 介词频率 + 冠词频率 – 代词频率 – 动词频率 – 副词频率 – 感叹词频率 + 100)

其中频率是从给定文本（例如，博客文章）中提取的。

我想将这个特征标准化以用于分类任务。最初，我的第一个想法是由于F值受限于给定文本中的单词数量（text_length），我考虑先将F除以text_length。其次，由于这个度量可以取正值和负值（从方程中可以推断出），我接着考虑将(F/text_length)平方，以确保得到正值。

尝试后，我发现标准化后的值似乎不太正确，因为在所有我测试的案例中，得到的值都非常小（低于0.10），我认为原因可能是我对值进行了平方，这本质上会使其变小，因为它是一个分数的平方。然而，如果我想确保只得到正值，这是必要的。我不确定还有什么其他需要考虑的来改进标准化，以便在[0,1]范围内产生一个好的分布，我想知道是否有某种策略来正确地标准化NLP特征。

我应该如何处理我的特征的标准化？我可能做错了什么？

回答：

如果你仔细阅读这篇文章，你会发现这个度量已经是标准化的：

F的值将在0到100%之间变化

这是因为公式中的“频率”是按以下方式计算的：

频率在这里表示为特定类别单词数量相对于摘录中总单词数量的百分比。

也就是说，你应该用总单词数来标准化它们（正如你所建议的）。但之后别忘了将每个频率乘以100。