自己动手实践TF-IDF模型 总结 三. NLP入门(三)词形还原(Lemmatization) 一. NLP入门(一)词袋模型及句子相似度 本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity)。 ...
原始公式是分母没有 +1 的,这里 +1 是采用了拉普拉斯平滑,避免了有部分新的词没有在语料库中出现而导致分母为零的情况出现。 最后,把 TF 和 IDF 两个值相乘就可以得到 TF-IDF 的值。即: 把每个句子中每个词的 TF-IDF 值 添加到向量表示出来就是每个句子的 TF-IDF 特征。 在Python 当中,我们可以通过 s...
根据Categorical贝叶斯和Multinomial贝叶斯算法的原理可知,前者只能用于处理类别型取值的特征变量,而后者的初衷也是为了处理包含词频的文本向量表示(尽管从结果上看也适用于类似TFIDF这样的连续型特征)。所谓高斯贝叶斯是指假定样本每个特征维度的条件概率均服从高斯分布,进而再根据贝叶斯公式来计算得到新样本在某个特征分布下其...
2.2 基于RDD的MLlib包中的TF_IDF算法 # 参考: http://spark.apache.org/docs/1.4.1/mllib-feature-extraction.html#tf-idfark.mllib.feature.HashingTF //进阶参考 // import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector val sc: SparkContext = ... // Load documents (one per line). val documents: RDD...