1.根据训练集语料库，计算出tfidf值 2.计算出测试语句每个词语的tfidf值（只有当测试语句的词语在训练语料库的dictionary中，测试语句的词语才会计算tfidf值） import jieba from gensim import corpora, similarities, model ...
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2020-05-23 16:30:17
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1 #!/usr/bin/env python 2 # encoding: utf-8 3 4 """ 5 @author: zkjiang 6 @site: https://www.github.com 7 @software: PyCharm 8 @file: TFIDF.py 9 @time: ...
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2020-03-11 01:19:02
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tfidf原理的简单描述：以一个图书馆为例，tf: 该单词在图书馆所有书里出现的频率idf: log((图书馆所有书的数量+平滑系数)/(该单词出现过的书的数量+平滑系数)+1)tfidf = tf*idf import numpy as np from collections import def ...
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2020-03-08 09:47:56
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2019 10 16 14:46:06 仅供学习使用 aijiaoai 人工智能主要应用 1. 图像识别 识别图片中的内容、对象。 KNN 卷积神经网络 2. 情感分析 分析文本中包含的 文本，是正面的、负面的、中性的。 文本的表示：词向量、TFIDF 文本预处理、清洗 分类算法，逻辑回归、决策树、 ...
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2020-02-02 21:39:26
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使用jieba模块对内容进行处理，在tfidf.py源码中加入一些自定义的停用词，然后将生成的列表词组使用WordCloud展示出来 from jieba import analyse# 引入TF-IDF关键词抽取接口tfidf = analyse.extract_tags import matpl ...
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2020-01-29 14:17:43
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方法1：无监督，不使用额外的标注数据 average word vectors：简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法， 缺点： 没有考虑到单词的顺序 ，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。 tfidf weighting ...
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2019-05-13 16:24:05
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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 ...
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2019-02-12 21:29:24
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函数说明： 1. cosing_similarity(array) 输入的样本为array格式，为经过词袋模型编码以后的向量化特征，用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型，并对每一个文章内容做词统计以后， 我们如果要判断两个文章内容的相关性，这时候我们需要对数字映射 ...
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2019-01-26 22:03:45
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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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文本分类任务框架： 文本→特征工程（决定着模型分类的上界）→分类器（逼近模型的上限）→类别 文本特征提取： 1.经典的文本特征（前人的研究的成熟理论） 2.手工构造新的特征（手工提取，看数据集中是否有好的性特征） 3.用神经网络提取（神经网络仅作为特征提取器来用） 经典的文本特征： TF、TFIDF ...
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2018-09-03 19:59:04
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