1 import jieba 2 import sys 3 import jieba.analyse 4 from optparse import OptionParser 5 tfidf = jieba.analyse.extract_tags 6 7 with open('lagoujobdatails.txt',encoding='utf-8') as f: 8 tmp_line=f.read() 9 jieba_cut=jieba.cut(tmp_line) 10 ans=''.join(jieba_cut) 11 text=...
使用TextRank 算法计算图中各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即图中任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001。 1. 基于TextRank的关键词提取 关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意义的词语或词组。TextRank算法是利用局部...
TfidfVectorizer方法需要4个参数。 第1个参数是分词结果,数据类型为列表,其中的元素也为列表; 第2个关键字参数stop_words是停顿词,数据类型为列表; 第3个关键字参数min_df是词频低于此值则忽略,数据类型为int或float; 第4个关键字参数max_df是词频高于此值则忽略,数据类型为Int或float。 查看TfidfVectorizer方法...
TfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型,是一种基础、常用的分类方法。 建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做___ 词频逆文档频率向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modu...
打开基于TfidfVectorizer的文档分类文件夹,在按住Shift键的情况下,点击鼠标右键,出现如下图所示。 选择在此处打开PowerShell窗口,之后会在此路径下打开PowerShell。 image.png 在PowerShell中输入命令并运行:jupyter notebook image.png PowerShell运行命令后,会自动打开网页,点击如下图所示网页中的按钮: ...
打开基于TfidfVectorizer的垃圾邮件分类文件夹,在按住Shift键的情况下,点击鼠标右键,出现如下图所示。 选择在此处打开PowerShell窗口,之后会在此路径下打开PowerShell。 image.png 在PowerShell中输入命令并运行:jupyter notebook image.png PowerShell运行命令后,会自动打开网页,点击如下图所示网页中的按钮: ...
打开基于TfidfVectorizer的垃圾邮件分类文件夹,在按住Shift键的情况下,点击鼠标右键,出现如下图所示。 选择在此处打开PowerShell窗口,之后会在此路径下打开PowerShell。 image.png 在PowerShell中输入命令并运行:jupyter notebook image.png PowerShell运行命令后,会自动打开网页,点击如下图所示网页中的按钮: ...
本文旨在介绍tf-idf算法的简单应用。作者本人编程小白,如有错误,欢迎各路大佬指正。 jieba库的介绍: 中文名“结巴”,一个擅长有对中文文本进行分词、关键词提取、词性标注等功能的第三方python库。在nlp领域具有一定的应用。 jieba库的安装: 清华镜像源快速安装: ...
基于jieba分词的TF-IDF提取关键词算法中自定义所使用逆向文件频率(IDF)的文本语料库 TF-IDF的概念 TF(Term Frequency,缩写为TF)也就是词频,即一个词在文中出现的次数,统计出来就是词频TF,显而易见,一个词在文章中出现很多次,那么这个词肯定有着很大的作用,在提取关键词之前,由于待提取的语句中会有很多无用...