可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。 除了自动提取关键词,TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如,信息检索时,对于每个文档,都可以分别计算...
1.项目介绍 训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器,预测用户文本所属的问题类别 使用分词库解析用户文本词性,提取关键词 结合关键词与问题类别,在 Neo4j 中查询问题的答案 通过Flask 对外提供 RESTful API 前端交互与答案展示 2.项目实操教学 2.1 数据集简介 { "introduction_by_movie": [ "nm简介", "nm剧情简...
针对传统的TF-IDF算法、K-means算法、自适应遗传算法在网络检索结果中含有大量不相关数据、语义检索准确性不高的问题,研究了TF-IDF算法的改进及其在语义检索中的应用。将正则表达式和语义分析技术相结合,从而实现对TF-IDF算法的改进。利用语义库对搜索主题进行描述,根据正则原予语义的重要性和在网页标签中的不同位置进...
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