单词的TF-IDF 值可以描述一个单词对文档的重要性,TF-IDF 值越大,则越重要。 TF:全称是Term Frequency,即词频(单词出现的频率),也就是一个单词在文档中出现的次数,次数越多越重要。 计算公式:一个单词的词频TF = 单词出现的次数 / 文档中的总单词数 IDF:全称是Inverse Document Frequency,即逆向文档词频,是...
简介:机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵(代码+原理) 代码实操 import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertext = ["今天 上 NLP 课程", "今天 的 课程 有 意思"...
我们是根据词及其环境的关系构建了共现矩阵,最一开始这里的关系是共现频次,共现频次是必要条件,但却不是充分的。而目标词与上下文词的关联性才是充分且必要的。为了消除频次带来的误差,引入权重,从而真正体现出词与词之前的关联度。tf-idf和PMI是两种常见的加权算法。共现矩阵真正衡量的是环境对目标词词义的贡献率...
sklearn 库的 feature_extraction.text 模块中的 TfidfVectorizer 类,可以计算 TF-IDF 值。 参数介绍: TfidfVectorizer(*,input='content',encoding='utf-8',decode_error='strict',strip_accents=None,lowercase=True,preprocessor=None,tokenizer=None,analyzer='word',stop_words=None,token_pattern='(?u)\b\...
简介:机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵(代码+原理) 代码实操 import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertext = ["今天 上 NLP 课程", "今天 的 课程 有 意思"...