1、查看数据类型: type(数据)（在下面的探究中会标注出来） 2、初步探究（重点是机器学习模型只能处理数值数据，所以新闻样本集里的每一个文本样本都要转为TF-IDF向量。） from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn. ...
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2021-05-04 16:34:58
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今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。 打分的本质其实就是排序，Elasticsearch 会把最符合用户需求的文档排在 ...
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2021-01-27 14:05:52
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机器学习算法与自然语言处理出品@公众号原创专栏作者刘聪NLP学校|中国药科大学药学信息学硕士知乎专栏|自然语言处理相关论文前几天写了一篇短文本相似度算法研究的文章，不过里面介绍的方法基本上都是基于词向量生成句子向量的方法。今天在这里就介绍一下传统算法TF-IDF是如何计算短文本相似度的。TF-IDF是英文TermFrequency–InverseDocumentFrequency的缩写，中文叫做词
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2020-11-25 12:59:04
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工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为T ...
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2020-07-26 01:56:59
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今天想解决下面几个问题。 1.lightgbm cpu太慢了，我装了gpu的版本，对比了之后发现训练速度从10min缩短到8min。感觉很少，不知道是不是我姿势错误。 过程如下。 安装软件依赖sudo apt-get install --no-install-recommends git cmake ...
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2020-07-22 23:32:39
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作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 我们生活在数字技术的时代。你上次走进一家没有数字交易的商店是什么时候？ 这些数字交易技术已经迅速成为我们日常生活的一个关键部分。 不仅仅是在个人层面，这些数字技术是每个金融机构的核心。通过多种可能的选择(如网上银行、ATM、 ...
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2020-07-19 18:08:02
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Scikit-learn 之 TF-IDF TF-IDF基础 TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料 ...
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2020-07-17 16:09:27
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昨天学习了简单的文本处理，之后在课后的练习中实现了包括了对tf-idf的处理和基于朴素贝叶斯简单的文本分类 基于tf-idf的数据集在出现多个关键词的时候一般能够相对准确对文本进行分类，但是对于相对具有深层含义的内容，例如情感的积极，情感的消息这方面的分类来说，就显得有些乏力的。根据昨天构建的文本分 ...
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2020-07-09 10:48:09
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TF-IDF的定义及计算 最近在做一些NLP的研究，由于也是第一次做这个东西，其实还是发现很多有意思的东西。 相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所 ...
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2020-06-28 09:13:35
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