特征处理相关的算法，大体分为以下三类： 特征抽取：从原始数据中抽取特征 特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集 #导入相关的库 from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer from pys ...
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2018-08-12 14:21:10
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关键词句和文本集每篇文章相关度计算：假设语料库中有几万篇文章，每篇文章的长度不一，你任意输入关键词或句子，通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章。 1、TF-IDF概述 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文 ...
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2018-08-03 10:47:38
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文本 文本预处理 1. 中文分词：分词工具： "jieba" / "snownlp" /...，是否需要去除停用词？ 2. word embedding：工具：word2vec/ doc2vec/ TF IDF/ CountVectorizer/ HashVectorizer/ ....作为模型输入 ...
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2018-07-23 19:57:03
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TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。基本应用如： https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/80816179 ...
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2018-07-22 23:28:38
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第一步：语料转化为词袋向量 step 1. 声明一个向量化工具vectorizer； 本文使用的是CountVectorizer，默认情况下，CountVectorizer仅统计长度超过两个字符的词，但是在短文本中任何一个字都可能十分重要，比如“去／到”等，所以要想让CountVectorizer也 ...
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2018-07-20 23:02:34
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TF-IDF算法 TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。该算法在数据挖掘、文本处理和信息检索等领域得到了广泛的应用，如从一篇 ...
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2018-07-18 20:28:20
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什么是TF IDF IF IDF(term frequency inverse document frequency)词频 逆向文件频率。在处理文本时，如何判断某一个词在文本中的重要性呢？IF IDF就是解决这个问题。字词的重要性与其在文本中出现的频率成正比(IF)，与其在语料库中出现的频率成反比( ...
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2018-07-13 23:17:32
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这篇文章主要介绍了计算TF-IDF的不同方法实现，主要有三种方法： 用gensim库来计算tfidf值 用sklearn库来计算tfidf值 用python手动实现tfidf的计算 ...
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2018-07-13 22:51:37
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关于机器学习,自己也是半路出家,没啥基础, 不过知识也是一点一点积累起来的。tf-idf是在处理文本中很常用的一个公式, 下面记录一下自己对它的理解: tf :计算某个词在某个文档中的词频(即某个词在它所在的行中出现的次数，在spark ml的表示中,一行代表一个文档)。 idf: 逆向文档频率, ...
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2018-07-10 19:17:29
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来自：https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52218249 gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够将单词转换为词向量 ...
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2018-06-16 13:21:00
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