TF-IDF及相似度计算 简介:TF-IDF:衡量某个词对文章的重要性由TF和IDF组成TF:词频(因素:某词在同一文章中出现次数)IDF:反文档频率(因素:某词是否在不同文章中出现)TF-IDF = TF*IDFTF :一个单词在一篇文章出现次数越多越重要IDF: 每篇文章都出现的单词(如的,你,我,他) ,越不重要 一: 基于TF-IDF的关键...
使用相同的TF-IDF模型,我们生成的新向量也是new_keyword_vector1*10的大小。 接下来我们开始计算new_keyword_vector和tfidf_matrix的余弦相似度得分矩阵: cosine_similarities=cosine_similarity(new_keyword_vector,tfidf_matrix)cosine_similarities new_keyword_vector 和 tfidf_matrix 的余弦相似度 可以看出1最相似,0...
IDF 的计算公式为:IDF=log(语料库中的所有文档数包含词wi的文档数+1)IDF=log(语料库中的所有文档数包含词wi的文档数+1),其中分式用来衡量“脚踏几条船”的程度,而 log 函数,据说该算法作者也未明确给出理论论述,应该属于信息论范畴(对信息论知之甚少,希望以后有机会了解并解释)。最后的 TF-IDF 的公式为TF...
4.2 相似度计算 classComputeSimilarity():def__init__(self,tf_idf_dir):self.tf_idf_dir=tf_idf_dirself.tf_idf=self.load_dict()self.vocab=list(self.tf_idf.keys())self.N=len(self.vocab)defload_dict(self):tf_idf=dict()with codecs.open(tf_idf_dir,'r',encoding='utf-8')as f:forl...
计算每个单词的词频(TF)。 计算每个单词的逆文档频率(IDF)。 3.计算余弦相似度: 对于两个文本,将TF-IDF向量表示。 计算两个向量的余弦相似度。 4.相似度比较: 余弦相似度值范围在-1到1之间,其中1表示完全相同,0表示没有共同点,-1表示完全相反。 根据余弦相似度值判断两个文本的相似度。 以下是一个Python示...
corpus_tfidf=tfidf_model[corpus_model] tfidf_index=similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) tfidf_index.save(tfidf_index_path)defpredict(self, sentence):#得到句子向量, 直接出检索结果(检索是基于word_list的)。dic =corpora.Dictionary.load(self.dic_path) ...
这里的tf指的是词频,idf指的是逆向文档频率。通过对文本中的每个词计算其tf-idf值,得到一个与文本长度相等的向量。 3.计算文本相似度:将两个文本向量进行比较,常用的计算方法包括余弦相似度和欧几里得距离等。其中,余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法,它计算了两个向量之间的夹角,值在-1到1之间。相似度...
TF-IDF:将TF和IDF相乘,得到每个词的TF-IDF值。 计算余弦相似度的步骤如下: 将待比较的两个文档表示为向量。向量的维度为所有文档中出现的词的总数。 计算两个向量的内积。 计算两个向量的模长。 将内积除以两个向量的模长,得到余弦相似度。 余弦相似度的取值范围为[-1, 1],值越接近1表示两个文档越相似,...
3. 采用TF-IDF计算相似度 以下为代码实现的一种思路: 提取excel内容 需要用到xlrd N1="xxxxxx\.xlsx"importxlrdgoal_list=[]defgetexcel():rbook=xlrd.open_workbook(N1)rbook.sheets()rsheet=rbook.sheet_by_index(0)forrowinrsheet.get_rows():reply_column=row[8]reply_value=reply_column.valueifreply...
TF/IDF方法于1983年题出,它先计算每个单词出现的频率,然后适当归一化。利用TF-IDF方法将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表,然后对比文本相似度,gensim工具包提供该方法。 简单复习一下具体算法: 词频TF 其中n是句中词,i是词的索引号,j是文章索引号,k是文章中所有词,上式计算的是词i在本篇出现的比率。请...