NLP文本相似度(TF-IDF) 1. TF-IDF在NLP中的作用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。它的主要作用是: TF(词频):衡量一个词在文档中出现的频率,认为...
TF-IDF是最基础的文本相似度计算方法。TF(Term Frequency)指一篇文档中单词出现的频率,IDF(Inverse Document Frequency)指语料库中出现某个词的文档数,取对数。 TF = 词在文档中出现的次数 / 文档中所有词的个数 IDF = log(语料库的文档总数 / 语料库中出现某单词的不同文档个数) TF原理:某个词在一篇文档...
TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条...
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TF-IDF的计算公式为:TF-IDF = TF * IDF 在计算文本相似度时,可以将每个文本表示为一个向量,向量的每个维度对应一个词。向量的值可以通过计算对应词的TF-IDF得到。然后可以使用向量之间的余弦相似度来度量文本之间的相似度。余弦相似度的计算公式为:cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||),其中...
term frequency–inverse document frequency(TF-IDF)。 怎么理解这个方法呢?我们经常写文章,题目往往就是文章的中心思想,题目里面的词语很可能就是文章最重要的词(关键词),如本文题目“文本相似度”。关键词有什么特征呢?第一,在文中反复出现,出现的次数越多(即term frequency越大),这个词就可能越重要。第二,特有...
【Spark Mllib】TF-IDF&Word2Vec——文本相似度 1 从数据中抽取合适的特征 1.1 TF-IDF短语加权表示 TF-IDF公式的含义是:在一个文档中出现次数很多的词相比出现次数少的词应该在词向量表示中得到更高的权值。而IDF归一化起到了减弱在所有文档中总是出现的词的作用。最后的结果就是,稀有的或者重要的词被给予了...
sim=index[tfidf[vector]] (14)运行,查看结果 文本相似度分析结果 (15)分析结果:《至此终年》与《徐徐诱之》的相似度为0.75%,与《他站在时光深处》的相似度为4.15%。 【注】 ①密集向量: 密集向量的值是一个普通的Double数组,如:向量(1.0,0.0,1.0,3.0)用密集格式表示为[1.0,0.0,1.0,3.0]。
对于两个文本,将TF-IDF向量表示。 计算两个向量的余弦相似度。 4.相似度比较: 余弦相似度值范围在-1到1之间,其中1表示完全相同,0表示没有共同点,-1表示完全相反。 根据余弦相似度值判断两个文本的相似度。 以下是一个Python示例代码: ```python from _ import TfidfVectorizer from import cosine_similarity ...
(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频); (3)生成两篇文章各自的词频向量; (4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。