1. 根据tf-idf计算一个文档的关键词或者短语: 代码如下: 注意需要安装pip install sklean; fromreimportsplitfromjieba.possegimportdtfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromcollectionsimportCounterfromtimeimporttimeimportjieba#pip install skleanFLAGS =set('a an b f i j l n nr nrfg nr...
在Pandas中使用TF-IDF提取文本特征可以通过以下步骤实现: 导入所需的库: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import pandas as pd 复制代码 创建一个包含文本数据的DataFrame: data = {'text': ['This is a sample text for TF-IDF example', 'TF-IDF is a technique used in ...
tfidf_model = TfidfVectorizer(binary=False, decode_error='ignore', stop_words='english') vec = tfidf_model.fit_transform(corpus) tfidf_model.get_feature_names() # 2 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_model = TfidfVectorizer(stop_words='english', ngram_range...
根据词频(term frequency, TF)的定义,它是指某一个给定的词语在 该文件中出现的次数,而IDF是总文件数目除以包含该词语的文件的数目。…显示全部 关注者1 被浏览87 关注问题写回答 邀请回答 好问题 1 条评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答下载知乎客户端 与世界分享知识、...
tf.cache() //得到idfModel对象 val idf = new IDF().fit(tf) //得到tf-idf值 val tfidf: RDD[Vector] = idf.transform(tf) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 要求输入数据 必须是一行一篇文章(切过词的),Spark Mlib中没有提供切词的工具,但给出了建议使用的切词工具Stanford ...