TF/IDF来描述document的相似性。 假如document1和document2的term的TF/IDF分别是t11,t12,t13,...t1n和t21,t22,t23,...,t2n.他们之间的相似性可以用余弦定理来表示。则: cos(d1,d2) = d1和d2的内积/(d1的长度*d2的长度) = (t11*t21 + t12*t22 + t13*t23 + ... + t1n*t2n)/(|d1|*|d2...
(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频); (3)生成两篇文章各自的词频向量; (4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。 "余弦相似度"是一种非常有用的...
TF-IDF的计算公式为:TF-IDF = TF * IDF 在计算文本相似度时,可以将每个文本表示为一个向量,向量的每个维度对应一个词。向量的值可以通过计算对应词的TF-IDF得到。然后可以使用向量之间的余弦相似度来度量文本之间的相似度。余弦相似度的计算公式为:cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||),其中...
计算每个单词的逆文档频率(IDF)。 3.计算余弦相似度: 对于两个文本,将TF-IDF向量表示。 计算两个向量的余弦相似度。 4.相似度比较: 余弦相似度值范围在-1到1之间,其中1表示完全相同,0表示没有共同点,-1表示完全相反。 根据余弦相似度值判断两个文本的相似度。 以下是一个Python示例代码: ```python from ...
TF-IDF=TF*IDF。 余弦相似度(cosinesimilarity) 通过两个向量夹角的余弦值来衡量两个向量的相似程度[-1~1],计算方式如下图。 一种基于TF-IDF和余弦相似度的文本分类方法 除了基本的类别关键词提取、文本关键词提取之外,该方法的关键点在于类别关键词寻优、文本关键词寻优以及类别关键词自更新。流程图如下: 算法1...
1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词 2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频) 3)生成两篇文章各自的词频向量 4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似 ...
如果采用基于计数的文本表示方法,会给停止词很大的频次,从而可能会影响我们计算文本相似度的结果。tf-idf就能解决这个问题。 tf-idf 我们先来看下tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文档频率)的公式。 tf-idf是由两部分组成的: ...
余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。 由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,...
1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf tf:term frequency 词频 idf:inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其他文章...