TfidfVectorizer:用于提取文本的TF-IDF特征。 MultinomialNB:多项式朴素贝叶斯分类器,用于文本分类。 2. 项目步骤 我们将分多个步骤进行中文文本分类: 2.1 文本分词 中文文本需要先进行分词,即将句子拆分成单独的词语。我们使用jieba库来完成分词操作。 import jieba def cut_words(file_path): """ 对文本进行切词 :...
传入TfidfVectorizer中建立TF-IDF模型和向量矩阵 fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#初始化模型tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenize,stop_words=stop_words)#计算向量tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(df['text']...
step 2. 根据语料集的词袋向量计算TF-IDF(fit); step 3. 打印TF-IDF信息:比如结合词袋信息,可以查看每个词的TF-IDF值; step 4. 将语料集的词袋向量表示转换为TF-IDF向量表示; fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformer# step 1tfidf_transformer = TfidfTransformer()# step 2tfidf_transform...
(6)使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权值; (7)得到词袋模型中的关键词以及对应的tf-idf矩阵; (8)遍历tf-idf矩阵,打印每篇文档的词汇以及对应的权重; (9)对每篇文档,按照词语权重值降序排列,选取排名前topN个词最为文本关键词,并写入数据框中; (10)将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv中。 2 基...
2.TF-IDF算法步骤 第一步,计算词频: 考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。 第二步,计算逆文档频率: 这时,需要一个语料库(corpus),用来模拟语言的使用环境, 如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该...
tfidf_model=TfidfVectorizer().fit(document)print(tfidf_model.vocabulary_)#{'一条':1,'天狗':4,'日来':5,'一切':0,'星球':6,'全宇宙':3,'便是':2}sparse_result=tfidf_model.transform(document)print(sparse_result)#(0,4)0.707106781187#(0,1)0.707106781187#(2,5)1.0#(3,6)0.707106781187...
在信息爆炸的时代,文本数据的处理和分析变得尤为重要。中文文本分类作为自然语言处理领域的一个重要应用,能够帮助我们快速准确地识别和理解大量文本信息。本文将介绍如何结合TF-IDF算法和KMeans聚类算法,构建中文文本分类模型,并通过具体案例展示其实战效果。
TF-IDF算法抽取中文内容的主题关键词 db.ini # db [db] db_port = 3306 db_user = user db_host = localhost db_pass = pwd db_database 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. main.py # -*-coding:utf-8-*- import MySQLdb import configparser
简介:基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型(附案例实战) 1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一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。字词的重要性...
1.TF-IDF原理 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency),中文叫做词频-逆文档频率。在文本挖掘(Text Mining)和信息检索(Information Retrieval)领域具有广泛的应用。 其难能可贵之处在于:没有繁复的数学推导式,仅需要中学数学水平,便可以在一节课时间理解其原理并上手使用。