1、TF(Term frequency) 2、IDF(Inverse document frequency) 3、Field-length norm 三、Vector Space Model 1、余弦相似度 根据向量点积的含义,该公式其实可以看作是带权向量归一化之后的点积,表征的两个向量夹角的余弦(归一化之后其实夹角是不变的) Part II. TFIDFSimilarity 概念公式: doc-len-norm(d) V(d...
tfidf(t)=frequency−−−−−−−−√×(1+logdoc_count+1doc_freq+1)tfidf(t)=frequency×(1+logdoc_count+1doc_freq+1)tfidf(t)=frequency×(1+logdoc_freq+1doc_count+1) 对于VSM而言,tf-idf算法并不是必须,甚至权重的引入也不是必须。也就是只需要把每个词转化为一个...
由于我们研究的是TFIDFSimilarity的评分公式,我们知道TFIDFSimilarity评分过程是采用了tf-idf算法作为向量的权重(weight)。 因此有 q⃗ =(w1,w2,...,wn)q⃗=(w1,w2,...,wn) \vec{q}=(w_1, w_2, ..., w_n)q=(w1,w2,...,wn),且wi=tf(ti)×idf(ti,q)wi=tf(ti)×idf...
在看TFIDFSimilarity 之前，我们先看简单复习⼏个简单的公式。1. 余弦定理 cosine_similarity(q,d)=∣V (q)∣×∣V (d)∣V (q)⋅V (q)，⽤余弦定理通过计算两向量的夹⾓来表⽰两⽂本的相似，这是⼀切的基础。这⾥沿*的写法，cosine_similarity(q,d)⽽不是⽤score(q,d)的原因是相似...