其中d2▪q是文档向量(即图中的d2)和查询向量(图中的q)的点乘。||d2||是向量d2的模,而||q||是向量q的模。 由于这个模型所考虑的所有向量都是每个元素严格非负的,因此如果余弦值为零,则表示查询向量和文档向量是正交的,即不符合(换句话说,就是检索项在文档中没有找到)。 3 范例:tf-idf权重 tf-id...
TF-IDF 是一种将一个文档表示为一个单词权重的向量的方法,它可以反映每个单词在文档中的重要性和区分度。TF-IDF 的计算公式如下: 其中, 表示单词 在文档 中的词频,即出现的次数。 表示单词 的逆文档频率,即所有文档的数量除以包含单词 的文档的数量的对数。 的作用是降低常见单词的权重,提高稀有单词的权重。
某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。 基于TF-IDF余弦相似度 基于TF-IDF余弦相似度:查询q与文档dj的余弦相似度可以表示为: 其中,i为q与文档dj把q视作一个文档向量,i为dj与q中的每一个元关键...
||d2||是向量d2的模,而||q||是向量q的模。 由于这个模型所考虑的所有向量都是每个元素严格非负的,因此如果余弦值为零,则表示查询向量和文档向量是正交的,即不符合(换句话说,就是检索项在文档中没有找到)。 3 范例:tf-idf权重 tf-idf tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于...
IDF 是在词频的基础上进行修正,用于削弱那些在所有文档中都频繁出现的词的权重。逆文档频率的计算通常采用对数形式,以平衡频率的影响。 TF-IDF 考虑了词频(TF)和逆文档频率(IDF),因此它能更好地区分普遍词(如“is”、“the”)和对特定文档更有意义的词。
* 计算文本特征集的tf-idf权值 *@returnfilePath文件的特征-TFIDF集 */publicMap<String,Double>getTFIDF(){ Map<String,Double> tfidf=newHashMap<String,Double>();for(Map.Entry<String,Integer> me: TF.entrySet()){ String f=me.getKey();doubleweight=me.getValue()*IDF.get(f); ...
对于文本1中每个词的TF值是每个词的词频 / 总词频,小明的词频是1,总词频是9,所以“小明”的TF值是1/9;“小明”这个词的IDF = log(2 / (2 + 0.001)) = -0.0005。 所有词的TF-IDF值: 可以看出两个文本中“开心”,“伤心”,“可以”,“不能”等词的权重相对较高,而“了”,“小明”,“很”等词...
这样的话我们就可以得到一个TF/IDF权重的表示的向量。但是词袋(字典)向量的维度是在太高了,有几万维,很浪费计算机的资源。 高纬度的特征向量中每一维都可以看做是特征(特征也可以用词来表示,其实就是组成文章的一个一个词)。接下来就要介绍特征提取这个概念。我们从高维度特征向量中选取最具代表性的一些特征,从而...
我们在特征矩阵上训练这个分类器，然后在经过特征提取后的测试集上测试它。因此我们需要一个scikit-learn流水线：这个流水线包含一系列变换和最后接一个estimator。将Tf-Idf向量器和朴素贝叶斯分类器放入流水线，就能轻松完成对测试数据的变换和预测。至此我们可以使用以下指标评估词袋模型了:准确率: 模型预测正确的比例。...