http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html
4.2节内容太多，因此将文本特征提取单独作为一块。
1、the bag of words representation
将raw data表示成长度固定的数字特征向量，scikit-learn提供了三个方式：
tokenizing：给每一个token（字、词...
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2015-07-22 10:53:22
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763文本特征提取词袋（Bag of Words）表征文本分析是机器学习算法的主要应用领域。可是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法。这些原始数据是一组符号，由于大多数算法期望的输入是固定长度的数...
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2015-07-01 13:39:28
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基于信息检索课程，完成实现了一个文本分类系统，现记录一下整个实现过程。
文本分类以文本数据为分类对象，本质上是机器学习方法在信息检索领域的一种应用，可以继承机器学习领域的很多概念和方法，但同时也需要结合信息检索领域的特点进行处理。主要研究的方向是：文本分词方法、文本特征提取方法、分类算法。
本人主要使用了5种常用的分类算法，分别是kNN、Rocchio、NBC、SVM和ANN，对每种算法的结果...
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2014-12-29 16:49:34
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文本特征提取
词袋（Bag of Words）表征
文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：
标记（tokenizing）文本以及为每一...
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2014-12-16 11:46:54
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TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。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。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果...
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2014-11-15 11:31:57
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文本特征提取方法研究一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、...
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2014-11-08 15:11:24
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文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space
Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量...
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2014-06-07 06:02:47
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