sklearn使用起来要比gensim方便的多,主要用到了sklearn中的TfidfVectorizer: 得到的部分参考结果如下: 三、用Python手动实现TF-IDF算法 上文中我们用了两种库函数来计算自定义语料库中每个单词的TF-IDF值,下面我们来手动实现一下TF-IDF: 运行后的部分结果如下: 总结 TF-IDF主要用于文章中关键词的提取工作,也可...
TF-IDF=TF*IDF 并且根据上述的性质我们可以得出:TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语料库中的出现次数成反比。 TF-IDF的实现 我们了解了TF-IDF代表什么之后,下面我们来用不同的方式来实现一下该算法。 一、使用gensim来计算TF-IDF 首先我们来设定一个语料库并进行分词处理: # 建立一个语...
print(tfidf_vec.vocabulary_) # 输出TF-IDF矩阵 print(tfidf_matrix) 得到的部分参考结果如下: 三、用Python手动实现TF-IDF算法 上文中我们用了两种库函数来计算自定义语料库中每个单词的TF-IDF值,下面我们来手动实现一下TF-IDF: import math corpus = [ "what is the weather like today", "what is fo...
`jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)` 新建TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件,关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法:`jieba.analyse.set_idf_path(file_name)` # file_name为自定义语料库的路径,关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义...
可在计算TF-IDF时直接完成分词,并使用停用词表和自定义词库,非常方便。(直接传入句子,不需要提前切分词) 有默认的IDF语料库,可以不训练模型,直接进行计算 以单个文本为单位进行分析。 jieba核心是拿到关键词本身 jieba.analyse.extract_tags( sentence 为待提取的文本 topK = 20 : 返回几个 TF/IDF 权重最大的关...
2 载入自定义词典(可省略),虽然jieba有识别新词的能力,但是使用自定义词典可以提高分词准确率,如下 jieba.load_userdict('cidian.txt') 编辑 jieba中的词性分类标签如下 编辑 3 自定义逆向文件频率(IDF)文本语料库,从而实现动态更新自己的语料库 4 自定义停用词 ...
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None)新建 TFIDF 实例,idf_path 为 IDF 频率文件,关键词提取所使用逆向文件频率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name)# file_name为自定义语料库的路径,关键词提取所使用停止词(Stop Words)文本语料库可以切换成自定义语料库的...
TF-IDF本质上是一种统计方法,用来评估一个词/token在整个语料库中当前文档中的重要程度,字词的重要性随着它在当前文档中出现的频率成正比增加,随着它在整个语料库中出现的频率成反比降低。 主要思想:某个单词在当前文章中出现的次数越多,并且在其他文章中出现的次数越少,则说明该词是当前文档的一个关键词,对于当前...
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。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。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重要程度。字词的重要性随着它...
TF-IDF 一、概述 TF-IDF (term frequency-inverse- document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。 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重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下...