在相似文本的推荐中，可以用TF-IDF来衡量文章之间的相似性。 一、TF（Term Frequency） TF的含义很明显，就是词出现的频率。 公式： 在算文本相似性的时候，可以采用这个思路，如果两篇文章高频词很相似，那么就可以认定两片文章很相似。 二、IDF（Inverse Document Fr ...
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2019-01-03 15:08:45
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口。 1、实现类 2、方法： ...
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2018-12-31 00:03:30
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vectorizer = CountVectorizer() #构建一个计算词频（TF）的玩意儿，当然这里面不足是可以做这些transformer = TfidfTransformer() #构建一个计算TF-IDF的玩意儿tfidf = transformer.fit_transform(vect ...
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2018-12-17 20:17:05
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TF IDF是什么 TF IDF是一种统计方法，用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。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的使用场景 TF IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度 ...
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2018-12-10 20:51:26
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一、文本关键词提取 1、过滤掉文本中出现的停用词 停用词：指与文章主题不相干的词，符号等。表现在：1、文本中大量出现；2、与主旨不相关；3、对于分析文本没用处 2、TF-IDF决定关键词 (1)首先进行词频（Term Frequency，TF），IDF，TF-IDF统计 TF-IDF统计方法用于评估 ...
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2018-12-05 02:04:46
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1.新闻的特征向量 TF-IDF(词频的权重度量)：TF1xIDF1 TF2xIDF2 TF3xIDF3.。。。。其中TF是词在文章中出现的频率，IDF是权重。给虚词赋予比较低的权重。 针对一篇文章，然后对词汇表的每个词给予一个TF-IDF值，这样就得到文章的特征向量，文章中没有出现 的词就是0。 ...
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2018-11-25 16:23:26
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随着网络和信息技术的飞速发展，网络中的信息量也呈现爆炸式的增长，那么快速并且正确从这些海量的数据中获取正确的信息成为了现在搜索引擎技术的核心问题。用户的输入通常呈现很大的差异性，这是因为不同的人接受不同的教育、不同的文化，导致在表述同一个问题上面差异很大，那么对用户输入的搜索词进行词条权重的打分是非 ...
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2018-11-24 18:56:03
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申明：因为看的这个课老师讲的有点乱，课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻，而且有些乱。 所以，望理解，等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROC与AUC ROC：横轴False 纵轴TRUE理想情况下（0，1）达不到 最完美的情况每一个Threshold都可以判断出来 ...
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2018-11-22 00:16:10
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（一）软件功能 实现两个功能：根据主题生成歌词和辅助写歌词 根据用户给定的主题生成一段歌词，歌词表达要流畅，语句通顺，押韵 提供相关的词语和句子供用户选择，使用户在帮助下完成歌词创作 核心模型 主题生成首句模型 相似度计算 + 基于SIF加权的word2vec模型 首句生成整段歌词模型 基本的Seq ...
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2018-11-13 02:56:19
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原文：https://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/17/2595249.html 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 ...
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2018-11-05 20:49:24
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