主要可以参考下面几个链接： 1.sklearn文本特征提取 2.使用scikit-learn tfidf计算词语权重 3.sklearn官方中文文档 4.sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 补充一下：CounterVectorizer()类 ...
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2018-08-10 12:26:06
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这篇文章主要介绍了计算TF-IDF的不同方法实现，主要有三种方法： 用gensim库来计算tfidf值 用sklearn库来计算tfidf值 用python手动实现tfidf的计算 ...
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2018-07-13 22:51:37
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前言文本挖掘也是机器学习或者说是人工智能最需要处理的一类信息（其它的诸如语音、图像及视频处理等）；随着数字信息化和网络化进程不断深入，用户的在线交流、发布、共享等都被以文字形式记录下来，它们成为分析语言和理解社会的重要素材来源，对于文本的挖掘主要包括文档分..
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2017-11-17 10:43:16
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最近使用了SCWS进行中文分词。有个问题就是添加自定义词典，总结一下吧。词典格式的话#WORDTFIDFATTR学五14.015.92n去这个网址可查:http://www.xunsearch.com/scws/demo/get_tfidf.php自己写的，把要查的词放到txt中，然后批量查询~require_once__DIR__.‘/func/my_curl_functio..
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2017-07-31 22:07:48
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建立文本数据数学描写叙述的过程分为三个步骤：文本预处理、建立向量空间模型和优化文本向量。文本预处理主要採用分词、停用词过滤等技术将原始的文本字符串转化为词条串或者特点的符号串。文本预处理之后，每个文本的词条串被进一步转换为一个文本向量，向量的每一维相应一个词条，其值反映的是这个词条与这个文本之间的类 ...
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2017-07-15 15:57:24
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如何将tfidf映射到[1,3]区间内（1）建立映射x→arctanx,此为一一映射,把全体实数R映射到开区间（-π/2,π/2）（2）开区间（-π/2,π/2）到开区间（0,1）只需要一个线性映射就可以,设为f（x）=ax+b,则有f（-π/2）=1且f（π/2）=3,解得a=2/π,b=2综合一下,映射x→2（arctanx）/..
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2017-06-28 18:54:42
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环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词，关键词提取 利用gensim下面的corpora，models，similarities 进行语料库建立，模型tfidf算法，稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 ...
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2017-03-29 21:02:54
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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,。 TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。 ...
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2016-07-11 18:40:04
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1、读入文本内容 2、将手动分完词的文本进行词频统计 3、计算tf值 4、计算IDF 5、计算tfidf 6、将每个文本中tfidf值排名前100的词和相应的tfidf值输出 ...
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编程语言 时间：
2016-06-05 00:57:01
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