1. 背景 近日项目要求基于爬取的影视评论信息，抽取影视的关键字信息。考虑到影视评论数据量较大，因此采用Spark处理框架。关键词提取的处理主要包含分词+算法抽取两部分。目前分词工具包较为主流的，包括哈工大的LTP以及HanLP，而关键词的抽取算法较多，包括TF-IDF、TextRank、互信息等。... ...
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2018-11-03 23:02:30
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TF IDF介绍 TF IDF是NLP中一种常用的统计方法，用以评估一个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，通常用于提取文本的特征，即关键词。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。 &e ...
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2018-11-02 12:56:40
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1、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).（逆文档词频） 2、自我理解： 公式TF = $$\frac{语料库中关键词出现的次数}{总词数量}$$ ##权重w （词频） 或者 TF = $$\frac{某个词在文章中出 ...
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2018-11-02 01:43:07
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TF：term frequency ，词频 。指的是 term 出现的评率。在 一般来说次出现几次 词频 就是 几。但是如果这个词出现次数很少，但是 这个index 的 文档很多。这时候就不合理了。 所以 一般 TF = 词条在文档出现的次数 / 文档总词数。 IDF：倒排索引的频率。 log ( ...
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2018-10-30 17:45:07
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scikit-learn包下有计算TF-IDF的api，其效果也很不错。首先得安装Scikit-clearn Scikit-learn 依赖: Python (>= 2.7 or >= 3.4), NumPy (>= 1.8.2), SciPy (>= 0.13.3). 计算TF-IDF sciki ...
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2018-10-24 17:49:22
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停用词 1.语料中大量出现 2.没啥大用 3.留着过年嘛？ Tf-idf：关键词提取 《中国的蜜蜂养殖》: 进行词频（Term Frequency，缩写为TF）统计 出现次数最多的词是 “的”、“是”、“在” 这一类最常用的词（停用词） “中国”、“蜜蜂”、“养殖”这三个词的出现次数一样多，重要性是 ...
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2018-10-05 12:28:26
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jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) –sentence 为待提取的文本 –topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 –withWeight 为是否一并返回 ...
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2018-10-02 14:03:36
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前面的步骤都相似 #构建语料库 #使用jieba包进行分词，并将分词结果用空格分隔后再传回分词列表 #导入sklearn包中计算TF-IDF的模块，可以将停用词以参数的形式传入CountVectorizer模块 得到numpy类的数据结构，需要进行转换 #将得到的TF-IDF结构转换成数组的形式，并 ...
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2018-09-26 01:15:20
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关于Lucene里面的查询评分，其实是基于一个公式：TF/ IDF（Term-Frequency/ Inverse Document Frequency），词频率/ 倒排文档频率，这个公式讲了一个故事，就是一个不具备区分度的词，就是它的在各个文档中都有出现（在每个文档中出现次数并不重要），那么这个词... ...
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2018-08-26 13:06:49
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TF IDF RootSift VLAD TF IDF TF IDF是一种用于信息检索的常用加权技术，在文本检索中，用以评估词语对于一个文件数据库中的其中一份文件的重要程度。词语的重要性随着它在文件中出现的频率成正比增加，但同时会随着它在文件数据库中出现的频率成反比下降。像‘的’，‘我们’，‘地’等 ...
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2018-08-13 22:05:07
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