在本篇文章中,我们将详细讲解如何使用 朴素贝叶斯分类器 和TF-IDF 技术来实现中文文本分类。朴素贝叶斯是一种简单而高效的文本分类算法,常用于垃圾邮件分类、情感分析等任务。本文通过代码示例展示如何将这一算法应用于中文文档分类,并解释代码的每个细节。 1. 中文文本分类概述 文本分类 是将一篇文档分配到预先定义的...
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为 : 注: TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并没有考虑词语的语义信息,无法处理一...
某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为 : 注: TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并没有考虑词语的语义信息,无法处理一词多义与一义多词的情况。 2.TF-IDF算法步骤 第一...
Python第三方工具包Scikit-learn提供了TFIDF算法的相关函数,本文主要用到了sklearn.feature_extraction.text下的TfidfTransformer和CountVectorizer函数。其中,CountVectorizer函数用来构建语料库的中的词频矩阵,TfidfTransformer函数用来计算词语的tfidf权值。 注:TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf,默认值是True,若设...
TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种常用的特征提取方法,而KMeans聚类算法则可用于对文本进行分类。本文将介绍如何结合这两种方法构建中文文本分类模型,并通过案例实战来展示其应用。一、TF-IDF特征提取TF-IDF是一种常用的特征提取方法,它通过计算词频和逆文档频率来评估一个词在文档中的重要性。以下是使用Python的scikit...
计算TF-IDF权重 ''' 2、计算tf-idf设为权重 '''vectorizer=CountVectorizer()transformer=TfidfTransformer()tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))''' 3、获取词袋模型中的所有词语特征 如果特征数量非常多的情况下可以按照权重降维 ...
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中文分词 朴素贝叶斯公式 P(A,B) = P(A) * P(B|A) P(A|B) = P(A,B) / P(B) = P(A) * P(B|A) / P(B) 独立性假设不合理的地方,对于一些语言有先后依赖的关系的语言模型,比如本田雅阁,和本田奔驰,雅阁和奔驰出现的概率不一致情况...
传统的TF-IDF算法主要基于词频,对于语义信息缺乏深层次的理解,因此存在分类精度的局限性。 为了解决传统TF-IDF算法存在的问题,我们提出一种改进的中文邮件识别算法,该算法主要包括以下几个步骤: 1. 预处理 在进行邮件识别之前,需要进行一些预处理操作。首先,需要对邮件中的中英文字符进行分离,并分别进行处理。其次,需...
传统的TF-IDF算法在中文邮件识别中存在一定的局限性,主要表现在以下几个方面: 1. 中文分词问题:中文词汇的分词较为复杂,传统的TF-IDF算法对中文文本的分词处理不够准确,容易导致误差。 2. 语义信息不足:中文词汇的语义信息丰富,传统的TF-IDF算法难以充分挖掘中文文本的语义信息,导致了特征表示的不足。 3. 词项权...