最流行的两种词频方法是词概率和TF-IDF(https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf)。 在主题词方法中,有两种计算句子重要性的方法:通过其所包含的主题签名的数量(句子讨论的主题数量),或者通过句子包含的主题的比例与文本中包含的主题数量。因此,第一类倾向于用于较长的句子,而第二类则衡量主题词的密度。
早期的语言表示主要采用符号化的离散表示,词表示为One-Hot向量,即一维为1、其余维为0的向量,比如电脑和计算机;句子或篇章通过词袋模型、TF-IDF模型、N元模型等方法进行转换。离散表示的缺点是词和词之间没有距离的概念,比如电脑和计算机语义几乎相同,但是它们的One-Hot表示完全不同,这是不合理的。目前主流语言表示采...
· SVRBoW+feat: 组合使用手动设计特征和TF-IDF加权词袋特征的SVR模型 基于平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)进行比较,对比结果如下图所示。可以看出,该文所提出的方法优于其他方法。 分类性能 在UK的三个类[0,10000),(10000,100000)和(100000,∞)和US的两个分类(150,100000)和(100000,∞)上,确定...
stop_words=stopwords,norm='l2',use_idf=True,smooth_idf=True,sublinear_tf=False) res=tfidf.fit_transform(contents)#直接对文档进行转换提取tfidf特征 res.toarray()#一步就得到了tfidf向量# 查看每一列所代表的词 tfidf.vocabulary_# 查看每个词的IDF,顺序和 tfidf.vocabulary_ 对应 tfidf...