TF-IDF (term frequency–inverse document frequency) 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术,常用于挖掘文章中的关键词,而且算法简单高效,常被工业用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF 有两层意思,一层是 "词频"(Term Frequency,缩写为 TF),另一层是 "逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为 IDF)...
使用这个公式,我们就可以得到,句子A与句子B的夹角的余弦。 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。 由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)...
某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为 (3)TF-IDF=TF⋅IDF 二、Python 实现 我们用相同的语料库,分别使用 Python 手动实现、使用gensim 库函数以及 sklearn 库函数计算 TF-IDF。 2.1 Pytho...
TF-IDF算法的计算步骤 1、计算逆文档频率 先来统计各个关键词语被包含的文章数,例如“水果”这个词就被1、2、4、5文章所引用,第4条为“水果”的逆文档频率。 通过分词后,各个关键词语的逆文档频率是: 水果=4、苹果=3、好吃=2、菠萝=2、西瓜=2、梨子=2,桃子=1、猕猴桃=1、蔬菜=1,茄子=1 ...
逆向文件频率(Inverse Document Frequency,IDF)是一个词语普遍重要性的度量,某一特定词语的DF,可以由总文档数目除以包含该词语之文档的数目,再将得到的商取对数得到 其中表示词语ⅰ在文档集中的逆文档频率,表示文档集中的文档总数,表示文档集中包含了词语ⅰ的文档数其中表示词语ⅰ在文档集中的逆文档频率,表示文档集中的...
TF-IDF本身并没有明确的分类,但在实际应用中,通常会对TF和IDF进行一些调整,例如使用平滑技术,以便更好地反映词的重要性。此外,还有一些变体和扩展,如基于n-gram的TF-IDF,它不仅考虑单个词,还考虑词的组合;还有基于词向量的TF-IDF,它结合了词向量模型,以捕捉词的语义信息。
1、TF-IDF算法介绍及名词解释 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索、文本处理、数据挖掘等领域的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的
TF-IDF本身并没有明确的分类,但在实际应用中,通常会对TF和IDF进行一些调整,例如使用平滑技术,以便更好地反映词的重要性。此外,还有一些变体和扩展,如基于n-gram的TF-IDF,它不仅考虑单个词,还考虑词的组合;还有基于词向量的TF-IDF,它结合了词向量模型,以捕捉词的语义信息。
0X02 Spark 中 TF-IDF 的实现 2.1 基于spark1.4.1 ml算法包的TF-IDF算法 # 参考自spark官网教程 http://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#tf-idf // In the following code segment, we start with a set of sentences. // We split each sentence into words using Tokenizer. For each...