TF IDF基础: TF IDF（Term Frequency InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法，根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率来计算一个字词在整个语料中的重要程度。它的优点是能过滤掉一些常见 ...
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2020-04-30 12:01:23
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昨天大致把思路理清楚了，用one hot的方式把关键词按字拆开编码，今天尝试可行性。 目前主流的文本向量化方式主要包括one hot、tf (term frequency)和tf idf (term frequency–inverse document frequency)这三种，越往后准确度应该越 ...
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2020-04-12 14:16:36
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[TOC] 文本表示哪些方法？ 基于one hot、tf idf等的bag of words； 基于词向量的固定表征：word2vec、fastText、glove 基于词向量的动态表征：elmo、GPT、bert one hot存在的问题 one hot表征无法反应词与词之间的相关性问题，即语义鸿 ...
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2020-04-04 14:34:28
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文本特征提取函数一：CountVectorizer() CountVectorizer()函数只考虑每个单词出现的频率；然后构成一个特征矩阵，每一行表示一个训练文本的词频统计结果。其思想是，先根据所有训练文本，不考虑其出现顺序，只将训练文本中每个出现过的词汇单独视为一列特征，构成一个词汇表(voca ...
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2020-03-25 19:30:46
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就在前几天的任务中用到了从文本描述中提取关键字的操作，特意从网上找到了一些提取关键字的方法。 总结如下：需要引入jieba这个库文件 基于TF-IDF算法进行关键词提取 import jieba.analyse sentence = "人工智能（Artificial Intelligence），英文 ...
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2020-03-16 21:52:58
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1 列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF (引用自:https://www.cnblogs.com/jiashun/p/CrossEntropyLoss.html) 信息: 由于概率I 是一个）0至1的值，所以当事件发生的概率越大时，信息量越小。 相对熵 ...
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2020-03-14 18:22:39
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本文介绍一些常用的无监督关键词提取算法：TF-IDF，TextRank，主题模型算法 一、TF-IDF算法 即词频-逆文档频次算法，其基本思想是想要找到这样的词：它在一篇文档中出现的频次高（TF），即说明这篇文档很有可能围绕这个词进行说明；但是并不在多篇文档中出现（IDF），即说明这个词对文档的区分 ...
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2020-03-10 21:55:57
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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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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 ...
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2020-03-07 19:08:19
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法—— TF idf 。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法，但是因为它太有名了，以至于虽然我不是从事NLP领域的，但在面试的时候仍然被问过好几次，可见这个算法的重要性。 ...
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2020-03-04 10:03:47
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