tfidf_vec = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus) # 得到语料库所有不重复的词 print(tfidf_vec.get_feature_names()) # 得到每个单词对应的id值 print(tfidf_vec.vocabulary_) # 得到每个句子所对应的向量,向量里数字的顺序是按照词语的id顺序来的 print(tfidf_matrix.toa...
tfidf_vec = TfidfVectorizer() # 使用 fit_transform() 得到 TF-IDF 矩阵 tfidf_matrix = tfidf_vec.fit_transform(corpus) print(tfidf_matrix) # 使用 get_feature_names() 得到不重复的单词 print(tfidf_vec.get_feature_names()) # 得到每个单词对应的 ID print(tfidf_vec.vocabulary_) 1. 2. ...
参加完数模之后休息了几天,今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍,在此不再赘述。今天主要是通过python,结合sklearn库实现该算法,并通过k-means算法实现简单的文档聚类。 一 结巴分词 1.简述 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,长久以来,在Python编程领域,一直缺少高准确率、高效率的...
5. 计算TF-IDF 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(...
Python代码如下: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 计算余弦相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(X) similarity_matrix 【运行结果】 array([[1. , 0.79056942, 0.54772256, 1. ], [0.79056942, 1. , 0.4330127 , 0.79056942], [0.54772256, 0.4330127 , 1. , 0.54772256], ...
注:TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并没有考虑词语的语义信息,无法处理一词多义与一义多词的情况。 2、TF-IDF应用 (1)搜索引擎;(2)关键词提取;(3)文本相似性;(4)文本摘要 3、Python3实现TF-IDF算法 注意:该代码tf计算使用的是整个语料,这里只是举个简单的例子,大家在写的时候按文档...
5.Python导⼊整个word⽂档集 6.获取⽂档集的分词及TF的字典数据 7.获取⽂档集的每个分词的IDF值和权重值 8.绘制⽂档集分词的TF与IDF图像 2023.11.11 星期六 21:22 理解要求 审视作业,我们并非构建一个信息检索模型,比如布尔模型。而只是拿到一个文档数据集,然后对 索引/分词 进行TF、IDF和W的计算,...
TF-IDF 计算公式(一个词的 tf-idf 值在不同文档,它的值也不同): 1、根据已有的原始数据,只展示了前5片文档,content是文档内容,s_words是通过jieba分词将文档划分成了若干个词: 2、统计整个语料库所有词的词频,只计算前5000个高频词的TF-IDF值(因为如果词表太大,那么最后文本的向量化表示也会太大了,词表...
Python酒店评论文本数据分析:tf-idf、贝叶斯、逻辑回归,支持向量机SVM、K最邻近算法 全文链接:http://tecdat.cn/?p=31233 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Yuanyuan Zhang 随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(documents)# 获取特征名字(即词汇表) feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()# 将TF-IDF特征矩阵转换为数组,并打印 tfidf_array=tfidf_matrix.toarray()fordoc_index,doc_tfidfinenumerate(tfidf_array):print(f"文档{doc_index + 1}的TF-IDF特征:")forword...