words=jieba.lcut(text)return"".join(words)#创建 TF-IDF 向量化实例vectorizer =TfidfVectorizer()#vectorizer1 = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess, input='content')#拟合并转换文本数据tfidf_matrix =vectorizer.fit_transform(corpus)#打印 词汇表print("Feature names:", vectorizer.get_feature_names_ou...
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: 得到的结果如下...
tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus) # 利用get_feature_names得到不重复的单词 print(tfidf_vec.get_feature_names()) # 得到每个单词所对应的ID print(tfidf_vec.vocabulary_) # 输出TF-IDF矩阵 print(tfidf_matrix)
现在已经计算出不同词的TF-IDF值。 如果需要提取某个文档的关键词,只需要将这个文档,分词、去重,然后根据TF-IDF排序,TF-IDF比较大的就是关键词,具体要返回几个关键词,这个需要自己根据需求考虑。 2.3 封装获取关键词代码 代码语言:javascript 复制 publicList<String>keyword(Set<String>tokens,int topN){List<Lis...
idfs=computeIDF([wordDictA,wordDictB])idfs 输出结果如下: 代码语言:javascript 复制 {'on':0.0,'dog':0.17609125905568124,'cat':0.17609125905568124,'The':0.0,'knees':0.17609125905568124,'my':0.0,'sat':0.0,'bed':0.17609125905568124} 5.计算 TF-IDF ...
TF-IDF = TF * IDF 具体计算: 1.我的代码: # 由于算这个是为了求feature值,因此用了jieba,轻量级好用的分词包,具体可参见它的github:https://github.com/hosiet/jieba # 并且最终计算结果用json存储在文件中 起初,自己写了个代码计算 1#coding=utf-82importjieba3importre4importmath5importjson67with open...
最后,我们将TF和IDF结合起来计算TF-IDF。 # 计算TF-IDF值defcompute_tfidf(tf_docs,idf):tfidf_docs=[]fortfintf_docs:tfidf={word:tf_val*idf[word]forword,tf_valintf.items()}tfidf_docs.append(tfidf)returntfidf_docs# 计算TF-IDFtfidf_docs=compute_tfidf(tf_docs,idf)print(tfidf_docs)# 输...
实战项目及代码:https://www.kaggle.com/code/yunsuxiaozi/tf-idf-from-scratch, 视频播放量 754、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 2、收藏人数 12、转发人数 4, 视频作者 数海小菜鸟, 作者简介 热AI数据挖掘、机器学习,大模型初学者,相关视频:6k买的单细胞空间转录组全流
计算TF-IDF:将每个词的TF与IDF相乘,得到该词在每个文档中的TF-IDF值。 构建向量:将每个文档的所有词的TF-IDF值组合成一个向量,该向量可以代表该文档的特征。 计算相似度:使用向量相似度计算方法(如余弦相似度)计算两个文档向量的相似度。 3. TF-IDF计算文本相似度的基本代码示例 以下是一个使用Python和scikit...