首先使用TF-IDF矩阵形式编码文档,具体做法参见上文。 同样,读入测试集后,每个测试集样本也用TF-IDF编码表述为向量形式。需要注意的是测试集在计算TF-IDF矩阵时使用的IDF向量应该是通过训练集的出来的IDF,从而保证每个单词在整个文档中的重要程度的一致。将测试样本和训练集样本一一比较,并且选择距离最小的几个。具体...
rowSum=[8,6,19,6,8,19,6,4,18];colSum=sum(dataSet,2);%每个词在不同标题中出现的总和 dataMade=zeros(m,n);%构造一个一样大小的矩阵,用于存储TF-IDF值fori=1:m TempIDF=log2(n./colSum(i,:));forj=1:ndataMade(i,j)=(dataSet(i,j)./rowSum(:,j))*TempIDF;end end end 主函数 ...
最终该矩阵为: 代码语言:javascript 复制 统计个数:{'我':3,'a':3,'e':1,'c':1,'b':1}token编号:{'我':0,'a':1,'e':2,'c':3,'b':4}TFIDF矩阵[[0.60.60.419722460.0.][0.60.60.0.419722460.][0.60.60.0.0.41972246]] 4、TF-IDF算法的不足 TF-IDF 采用文本逆频率 IDF 对 TF 值加...
传入TfidfVectorizer中建立TF-IDF模型和向量矩阵 fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#初始化模型tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenize,stop_words=stop_words)#计算向量tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(df['text']...
新的特征矩阵X_train的尺寸是34265(训练中的文档数量)×3152(给定的词表长度)。你看矩阵是不是没那么稀疏了:从新的特征矩阵中随机抽样(非零值为黑色)现在我们该训练一个机器学习模型试试了。我推荐使用朴素贝叶斯算法:它是一种利用贝叶斯定理的概率分类器,贝叶斯定理根据可能相关条件的先验知识进行概率预测。
2、tfidf得到是一个稀疏而庞大的矩阵,需要采用降维方式,才方便做后续的文本任务,而降维可能会损失一些信息,同时降维的也会提高模型的复杂度,而失去了原本快速的优点; 3、tfidf得到的embedings再输入后续的模型,做文本分类、文本匹配等任务,在效果上通常会差于采用词向量模型训练得到的embedding。
2、tfidf得到是一个稀疏而庞大的矩阵,需要采用降维方式,才方便做后续的文本任务,而降维可能会损失一些信息,同时降维的也会提高模型的复杂度,而失去了原本快速的优点; 3、tfidf得到的embedings再输入后续的模型,做文本分类、文本匹配等任务,在效果上通常会差于采用词向量模型训练得到的embedding。
人工智能实验中的TF-IDF矩阵是通过将文档中的词频(TF)与逆文档频率(IDF)结合起来,形成一个矩阵,以衡量单词在文档中的重要性。TF矩阵基于每个单词在文档中的出现频率,而IDF则考虑了单词在整个文档集合中的普遍性。通过将这两个矩阵相乘,我们得到TF-IDF矩阵,用于后续的文本分析和机器学习任务,如...
TfidfTransformer是把TF矩阵转成TF-IDF矩阵,所以需要先词频统计CountVectorizer,转换成TF-IDF矩阵 fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer# corpus 模拟语料库corpus=["second third document","second second document"]tfvectorizer=CountVectorizer()...
第二步是计算TF-IDF矩阵,提取各篇文档的top30的3-gram关键词,并生成3张词云图:这里用到sklearn来计算TF-IDF矩阵,然后用wordcloud库画词云图进行可视化。 第三步是计算三篇文档的文本相似度:将各篇文档的关键词合并为一个词汇表,统计各篇文档相对于该关键词词汇表的词频矩阵,然后两两计算文档的余弦距离。