之前用的是python3.4,但由于不可抗的原因,又投入了2.7的怀抱,在这里编写一段代码,简单的实现TF-IDF算法。大致的实现过程是读入一个测试文档,计算出文档中出现的词的tfidf值,并保存在另一个文档中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -*- coding: cp936 -*- import jieba
"/".join(data)) #精确模式 data = jieba.cut(text,cut_all=False) print(u"[精确模式]: ", "/".join(data)) #默认是精确模式 data = jieba.cut(text) print(u"[默认模式]: ", "/".join(data)) #搜索引擎模式 data = jieba.cut_for_search(text) print(u"[搜索引擎模式]: ", ...
Python的jieba库提供了基于TF-IDF算法。 首先来看看jieba库的关键词提取的效果:(其中text为待提取关键词的文本字符串,取自news_data) 1、jieba.analyse.extract_tags(text) 完整代码位于 关键代码如下: def extract_tags(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False): # (1)中...
TF-IDF = TF * IDF 具体计算: 1.我的代码: # 由于算这个是为了求feature值,因此用了jieba,轻量级好用的分词包,具体可参见它的github:https://github.com/hosiet/jieba # 并且最终计算结果用json存储在文件中 起初,自己写了个代码计算 1#coding=utf-82importjieba3importre4importmath5importjson67with open(...
TFIDF() 函数对传入的句子列表计算 TF-IDF,其中 sentences 为存储多个句子的列表,应当已经过预处理,返回的 words_dict 是以 dict 存储的 TF-IDF。计算 -IDF 时可以将每个句子当做一篇小短文,然后使用 jieba 进行分词,使用 sklearn 的 TfidfTransformer 和 CountVectorizer 进行计算得出。 CountVectorizer是一个...
【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法(nltk、sklearn、jieba),1、简介TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(TermFrequency),IDF是逆文本频率指数(InverseDocumentFrequency)。TF-IDF是一种统计方法,
1. 安装jieba库 如果你还没有安装jieba库，首先需要通过pip安装：pip install jieba 2. 基于TF-IDF...
第一个函数get_chinese_character，通过输入的正则表达式参数Remethod实现对新闻文本内容Text的中文汉字提取，然后使用jieba分词进行分词处理。第二个函数tf_clac，实例化TfidfVectorizer类，对两篇预处理后新闻文本内容，实现文本转换为向量，然后使用sklearn的cosine_similarity函数计算出向量间的余弦相似度，即得出新闻文本...
首先需要导入jieba库,以便后续调用分词功能。代码如下: importjieba 1. 3.2 导入jieba.analyse模块 接下来,需要导入jieba.analyse模块,以便调用其中的tfidf方法。代码如下: fromjiebaimportanalyse 1. 3.3 准备待提取关键词的文本 在使用TF-IDF算法之前,需要准备一段待提取关键词的中文文本。可以将待提取的文本赋值给一...
TF-IDF 关键词抽取 示例代码: TextRank 关键词抽取 示例代码: 性能对比 示例性能对比代码: 常见问题解答 分词不准确 编码问题 如何处理歧义词 总结 参考文献 Python 中 jieba 模块详解 引言 在中文自然语言处理(NLP)中,分词是基本而关键的步骤。由于中文没有空格,分词可以帮助我们更好地理解和处理文本。jieba是一...