NLP文本相似度(TF-IDF) 1. TF-IDF在NLP中的作用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。它的主要作用是: TF(词频):衡量一个词在文档中出现的频率,认为...
首先,引入我们需要的类,创建一个 HashingTF 实例,传入维度参数 dim 。默认特征维度是20 (或者接近一百万),因此我们选择2 18 (或者26 000),因为使用50 000个单词应该不会产生很多的哈希冲突,而较少的维度占用内存更少并且展示起来更方便。HashingTF 的 transform 函数把每个输入文档(即词项的序列)映射到一个MLlib...
得到top 2 相似的文本为索引为1和0的文本. 接下来让我们在原始的df中找到它们,方便我们查看它们对应的title等属性,然后再加上cosine_similarities矩阵内的相似度得分 top_k_documents=df.iloc[top_k_indices].reset_index(drop=True)#原始df中的top2top_k_scores=cosine_similarities.iloc[top_k_indices].reset...
三角形越扁平,证明两个个体间的距离越小,相似度越大;反之,相似度越小。但是,文本的相似度计算只是针对字面量来计算的,也就是说只是针对语句的字符是否相同,而不考虑它的语义,那是另外一个研究方向来着。比如,句子1:你真好看:。句子2:你真难看。这两句话相似度75%,但是它们的语义相差十万八千里,可以说是完全...
详见TF-IDF逆文本频率指数 流程 计算文本相似度,指的是从多个文档中找到与句子相似度最高的文档,常用于实现搜索,匹配,文本标准化等功能。具体流程如下: 用待搜语料训练TFIDF 将待搜语料转成包含的关键字及关键字对应评分 M 将搜索文本转换成关键字和评分 K ...
在计算文本相似度时,可以将每个文本表示为一个向量,向量的每个维度对应一个词。向量的值可以通过计算对应词的TF-IDF得到。然后可以使用向量之间的余弦相似度来度量文本之间的相似度。余弦相似度的计算公式为:cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||),其中A和B分别表示两个文本的向量表示,A·B表示两...
使用tfidf余弦相似度计算短句文本相似度比对 要使用TF-IDF和余弦相似度来计算短句文本的相似度,您可以按照以下步骤进行操作: 1.预处理数据: 将文本转换为小写。 删除停用词(例如,“的”,“和”等常用词)。 删除标点符号。 将文本分解为单词或n-grams。 2.计算TF-IDF: 计算每个单词的词频(TF)。 计算每个单词...
图2.2.1-1中文文本相似度算法预处理流程 2.2.2文本特征项选择与加权 过滤掉常用副词、助词等频度高的词之后,根据剩下词的频度确定若干关键词。频度计算参照TF公式。 加权是针对每个关键词对文本特征的体现效果大小不同而设置的机制,权值计算参照IDF公式。
文本相似度分析结果 (15)分析结果:《至此终年》与《徐徐诱之》的相似度为0.75%,与《他站在时光深处》的相似度为4.15%。 【注】 ①密集向量: 密集向量的值是一个普通的Double数组,如:向量(1.0,0.0,1.0,3.0)用密集格式表示为[1.0,0.0,1.0,3.0]。
基于tfidf的文本相似度计算主要分为以下几个步骤: 1.提取文本特征:将待比较的文本转换为向量表示。常用的词袋模型可以将文本表示为一个高维向量,其中每个维度对应一个词,每个单词在文本中出现的次数作为其对应维度的值。 2.计算tf-idf值:根据tf-idf公式,计算每个词在当前文本和整个语料库中的重要性。这里的tf指的...