1. 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计： corpus=["I come to China to travel", "This is a c ...
分类：
其他好文 时间：
2019-04-07 18:07:57
阅读次数：
161
TF-IDF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。**即一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-04-05 18:21:33
阅读次数：
212
能干什么？ 文章去重，语句去重，提取关键词（文章摘要，页面指纹），图片识别，语音识别 想要做一个相似度，最重要的是什么？ 必须得到一个度量：计算个体之间的相似程度（分数，0-1之间，0代表完全不同，一代表完全一样） 相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小 两方面考虑： 文本角度 语义角度 例 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-03-05 21:34:06
阅读次数：
410
关键词： TF-IDF实现、TextRank、jieba、关键词提取数据来源： 语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据 数据处理参考前一篇文章介绍： 介绍了文本关键词提取的原理，tfidf算法和TextRank算法 利用sklearn实现tfi ...
分类：
编程语言 时间：
2019-02-12 21:29:24
阅读次数：
575
Vector Space Model：向量空间模型 参考: 向量空间模型(Vector Space Model)的理解 词袋模型 TF-IDF TF-IDF 参考: TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 Vector Space Model：向量空间模型 参考: 向量空间模型(Vec ...
分类：
其他好文 时间：
2019-02-04 09:01:09
阅读次数：
158
引言在许多自然语言处理任务中，许多单词表达是由他们的tf-idf分数决定的。即使这些分数告诉我们一个单词在一个文本中的相对重要性，但是他们并没有告诉我们单词的语义。Word2vec是一类神经网络模型——在给定无标签的语料库的情况下，为语料库中的单词产生一个能表达语义的向量。这些向量通常是有用的： 通 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-28 10:58:58
阅读次数：
468
TF-idf模型：TF表示的是词频：即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率， 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数) 可以看出出现该词的文档个数越小，表示这个词越稀有，在这篇文档中也是越重要的 TF-idf： 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-26 20:23:40
阅读次数：
795
一、停用词 1、含义：在语料中大量出现，但对我们分析没什么用的词，但对分析有干扰作用，需要剔除后再计算词频；比如：标点符号，量词等 2、停用词表百度搜索就有一堆了 二、TF-IDF 前言： 比如对《中国的蜜蜂养殖》进行词频统计，去掉停用词后计算词频发现“中国”、“蜜蜂“、“养殖” 三个词出现的次数一 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-19 19:58:53
阅读次数：
172
对于需要构成语料库的数据，我们需要去停用词 停用词包括 1. 语料中大量出现的 如 1.！， 2.", 3.#, 4.$, 5.% 2. 没啥大用 1.一下 2.一些 3.一项 4.一则 关键词提取 TF-IDF 比如有3个词：中国,蜜蜂,养殖 TF（词频）：表示的是蜜蜂在这个文章里出现的次数，即词 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-01-19 00:46:51
阅读次数：
265
基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统课程下载:https://pan.baidu.com/s/1YtMs-XG5-PsTFV9_7-AlfA提取码:639m项目中采用到的算法包含LogisticRegression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将手把手带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。本套教程的Flink算法部分
分类：
其他好文 时间：
2019-01-11 14:45:10
阅读次数：
177
