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. ...
# 输出TF-IDF矩阵 print(tfidf_matrix) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 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...
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(text_data) text_data是一个包含文本数据的列表或数组。 获取特征名列表和TF-IDF矩阵: 代码语言:txt 复制 feature_names = vectorizer.get_feature_names() tfidf_matrix.toarray() feature_names是一个包含特征名的列表,tfidf_matrix.toarray()将TF-IDF矩阵转换为稀疏...
[输入]:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer 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...
DataFrame(complex_tfidf_matrix.toarray(), columns=complex_feature_names) complex_tfidf_df 雅虎的 TF-IDF,是被谷歌的 PageRank 打败了吗? TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)和PageRank是两种不同的算法,它们用于不同的应用场景,且它们的发展和推广与不同的公司相关联。 TFIDF 用途:TFIDF...
km.fit(self.tfidf_matrix) self.clusters = km.labels_.tolist() joblib.dump(km,'doc_cluster2.pkl') km = joblib.load('doc_cluster2.pkl')classTokenizingAndPanda():deftokenize_only(self,text):''' This function tokenizes the text
tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选
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], ...
tF=(1+numpy.log(textVector)).as_matrix() 4、计算IDF defhandle(x): idf=1+numpy.log(len(corpos)/(numpy.sum(x>0)+1))returnidf zhuan=textVector.T iDF=zhuan.apply(handle).as_matrix() iDF=iDF.reshape(8889,1) 5、计算tfidf TFIDF=tF*iDF ...
2、python 实现TFIDF算法 2.1、数据预处理 原始数据为: image.png id 相当于词编号 (地名编号) type 相当于具体词(地名类别,不同地名属于相同类别) number 相当于词所属文档编号(区域编号) #读取原始数据,将数据转化为python 格式 withopen(filename,'r',encoding='utf-8')asf:data=json.load(f)读取到的...