1、简介 最近一直在研究NLP的文本相似度算法,本文将利用TF-IDF特征向量和Simhash指纹计算中文文本的相似度。 2、计算过程 准备测试数据 预处理读到的数据 加载数据到Map中 输入用户问题 利用TF特征向量和Simhash指纹计算出 预处理的配置文件中的分值 3、效果图 4、核心代码 try: text = re_test.run(question) #...
double[] tfidfvectors =newdouble[allTerms.size()]; int count =0; for (String terms : allTerms) { tf =new TfIdf().tfCalculator(docTermsArray, terms); idf =new TfIdf().idfCalculator(termsDocsArray, terms); tfidf = tf * idf; tfidfvectors[count] = tfidf; count++; } tfidfDocsVe...
计算IDF publicstaticMap<String,Double>idf(String dir)throws FileNotFoundException,UnsupportedEncodingException,IOException{// 公式IDF=log((1+|D|)/|Dt|),其中|D|表示文档总数,|Dt|表示包含关键词t的文档数量。Map<String,Double>idf=newHashMap<String,Double>();List<String>located=newArrayList<String>(...
另外考虑到单词区别不同类别的能力,TF-IDF法认为一个单词出现的文本频数越小,它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度IDF的概念,以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度,并用它完成对权值TF的调整,调整权值的目的在于突出重要单词,抑制次要单词。 但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权 ,并...
注:TfidfTransformer()函数有一个参数smooth_idf,默认值是True,若设置为False,则IDF的计算公式为idf=log(Dn/Dt) + 1。 基于TF-IDF方法实现文本关键词抽取的代码执行步骤如下: (1)读取样本源文件sample_data.csv; (2)获取每行记录的标题和摘要字段,并拼接这两个字段; ...
利用Python实现中文文本关键词抽取,分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法。 - gyplus/keyword_extraction