(1)基于统计的关键词提取方法 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...
(1)基于统计的关键词提取方法 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...
677习题 6-23考虑习题 6-10中4个词项和3篇文档中的tf和idf值,采用如下权重计算机制来计算获得得分最高的两篇文档:(i) nnn.atc ;(ii) ntc
论文提出了一种改进计算TF-IDF权重的算法,提出了一个a因子乘上原TF-IDF公式,a因子是根据特征词之间的相似度关系得到的,而词语相似度是基于“知网”计算的。详细情况可以参考上一篇博客:【文本分类】基于改进TF-IDF特征的中文文本分类系统 [注一]:基于“知网”来实现词语相似度之间的计算,需要Linux平台,暂时不好实现...
677习题 6-23 考虑习题 6-10中4个词项和3篇文档中的tf和idf值,采用如下权重计算机制来计算获得得分最高的两篇文档:(i) nnn.atc ;(ii) nt
论文提出一种改进TF-IDF权重的方法,应用于文本聚类,对于文本分类具有参考价值。 论文主要改进IDF(逆文档频率),把计算IDF公式中的DF(文档频率)计算方式加以改进。传统DF就是在所有文本中特征词t出现过的文本数量,改进DF是在所有文本中特征词t与它的相似词出现过的文本数量的平均数。
[2] 结合语义的特征权重计算方法研究 论文提出一种改进TF-IDF权重的方法,应用于文本聚类,对于文本分类具有参考价值。 论文主要改进IDF(逆文档频率),把计算IDF公式中的DF(文档频率)计算方式加以改进。传统DF就是在所有文本中特征词t出现过的文本数量,改进DF是在所有文本中特征词t与它的相似词出现过...