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) #...
该方法很简单,就是在词袋基本思想上,将向量中的1值用该词的tf-idf的值代替,这样的好处就是一句话中不同词的权重是不一样的,重要的词所在维度取得值应该更大些,而tf-idf值就是衡量一个词的重要性。 同样,也有将1用词的词频(tf值)来代替,与基于TF-IDF词袋方法是一致的,但TF-IDF的值比TF值更具有代表性。
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>(...
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...
TF-IDF是一种用于信息检索(Information Retrieval)与文本挖掘(Text minning)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,也是建立在向量空间模型理论中的一种统计技术。 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中...
逆向文件频率(Inverse Document Frequency,IDF)是一个词语普遍重要性的度量。即如果一个词语只在很少的文件中出现,表示更能代表文件的主旨,它的权重也就越大;如果一个词在大量文件中都出现,表示不清楚代表什么内容,它的权重就应该小。 TF-IDF的主要思想是,如果某个词语在一篇文章中出现的频率高,并且在其他文章中较...
该方法根据统计信息,如词频,来计算得到文档中词语的权重,按权重值排序提取关键词。TF-IDF和TextRank均属于此类方法,其中TF-IDF方法通过计算单文本词频(Term Frequency, TF)和逆文本频率指数(Inverse Document Frequency, IDF)得到词语权重;TextRank方法基于PageRank的思想,通过词语共现窗口构建共现网络,计算词语得分。此...