def tf_idf(): """ 文本数据特征提取:return: """ tfv = TfidfVectorizer() data = tfv.fit_transform(["机器学习 是 一门 多 学科 交叉 专业 ,", "涵盖 概率论 知识 ,", "统计学知识 ,", "近似 理论 知识 和 复杂 算法 知识 ,", "使用 计算机 作为 工具 并 致力于 真实 实时 的 模拟 ...
对每一个句子(词袋),我们使用HashingTF将句子转换为特征向量,最后使用IDF重新调整特征向量。这种转换通常可以提高使用文本特征的性能。然后,我们的特征向量可以在算法学习中[plain]view plaincopy import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} val sentenceData = spark.createDataFrame(Seq( (0, ...
对于TFIDF算法来说,如果对当前现有的文本数据进行关键词提取,就可以使用当前的语料计算各个词语的权重,获取对应文档的关键词,而对于已经有了一部分语料,提取新文本的关键词的话,新文本中的关键词提取效果比较依赖于已有的语料。 对于TextRank来说,如果待提取关键词的文本较长,那么可以直接使用该文本进行关键词提取,不...
IDF算法,用于调整词频的权重系数,如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。 TF-IDF算法=TF算法 * IDF算法。 文本特征提取方法一:CountVectorizer()+TfidfTransformer() CountVectorizer()函数只考虑每个单词出现的频率;然后构成一个特征矩阵,每一行表示一个训练文本的词频统计结果。即,CountVectorizer...
TF-IDF算法是一种常用的文本特征提取方法，它综合考虑了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）两个维度。TF衡量一个词在文档中的出现频率，而IDF则反映了这个词在整个文档集合中的独特性。TF-IDF算法的计算公式为tf(word)*idf(word)，其中词频tf(word) = (词在...
一、TFIDF算法指标的简介 监督式算法需要把非结构化的文本信息转化为结构化的一些指标,这个算法提供了以下的一些指标,在这简单叙述: TF = 某词在文章中出现的次数/文章包含的总词数(或者等于某词出现的次数) DF = (包含某词的文档数)/(语料库的文档总数) ...
【决策树算法永不为奴】1小时决策树算法精讲带你入门到精通!—— 信息熵、特征提取、cart剪枝、 tfidf介绍 9343 7 23:00 App 29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART 3793 75 3:02:05 App 机器学习最重要的算法—树模型!【决策树与随机森林】全网最细详解!原理解读+代码复现 绝对通俗易懂!(人工智能/机...
one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法,本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 1. one-hot 1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码?one-hot编码,又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。
常用的特征提取方法有: 1. 词袋模型(Bag of Words):将文本视为一个袋子,忽略词语在句子中的顺序,只考虑词语的出现与否。将文本中的词语作为特征,表示为词频或者TFIDF值。 2. n-gram模型:在词袋模型的基础上考虑相邻词语的组合,将连续的n个词语作为特征。例如,bigram模型中,将相邻的两个词语作为特征。 3. Wor...