首先需要明白的是TF-IDF实际上是TF与IDF两者的乘积。之所以出现TF-IDF的原因在于,通常来说在一个样本中一次词出现的频率越高,其重要性应该对应越高,即考虑到词频对文本向量的影响;但是如果仅仅只是考虑到这一个因素则同样会带来一个新的弊端,即有的词不只是在某个样本中出现的频率高,其实它在整个数据集中的出现...
库编写 showCloud() 函数,对传入的词频生成词云图。其中传入参数 wordDict 是以 dict 格式存储的词频,filename 是生成的图片的文件名。需要先 WordCloud() 函数根据词频生成词云图对象,然后用 ImageColorGenerator() 提供颜色和形状,最后保存为图片。 Copy-...
河流图能够动态的直观的反映出多个指标随着时序的变化而变化。其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表,后文会继续讲解;seaborn中也提供了类似的river图,不过效果不是很理想;matplotlib中提供了stackplot图表,baseline要指定为“wiggle”,不过是点与点的直线,比较生硬;后查询了很多材料,需要通过scipy的spline进行插值法处...
关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种,有监督和半监督的关键词抽取方法需要浪费人力资源,所以现在使用的大多是无监督的关键词提取方法。 无监督的关键词提取方法又可以分为三类:基于统计特征的关键词抽取、基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取。 2.基于统计特征的有个最简单的方法,利用TF-...
河流图能够动态的直观的反映出多个指标随着时序的变化而变化。其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表,后文会继续讲解;seaborn中也提供了类似的river图,不过效果不是很理想;matplotlib中提供了stackplot图表,baseline要指定为“wiggle”,不过是点与点的直线,比较生硬;后查询了很多材料,需要通过scipy的spline进行插值法处...
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之所以出现TF-IDF的原因在于,通常来说在一个样本中一次词出现的频率越高,其重要性应该对应越高,即考虑到词频对文本向量的影响;但是如果仅仅只是考虑到这一个因素则同样会带来一个新的弊端,即有的词不只是在某个样本中出现的频率高,其实它在整个数据集中的出现频率都很高,而这样的词往往也是没有意义的。因此,TF...
第一个就是:如何重新选择展示的网络关系图的单词 第二个就是:如何调整网络关系图的效果,让单词之间的关系更加直观! 我们先来说第一问题:选词 点击右侧顶部的「重新选词」功能按钮 您会看到词性和搜索框 所以可以根据,词性和自主搜索方式来添加关键词 那么如何删除不想展示的关键词呢 ...
现代信息检索 Heaps定律—词典大小的估计 ▪词汇表大小M是文档集规模T的一个函数M=kTb ▪图中通过最小二乘法拟合出的直线方程为：log10M=0.49∗log10T+1.64▪于是有：▪M=101.64T0.49 ▪k=101.64≈44 ▪精品课件b=0.49 4 现代信息检索 Zipf定律---倒排记录表大小的估计 反映词项的分布情...
TF-IDF 分词流程图主要包括以下几个步骤: 1. 数据预处理:对原始文本进行清洗,去除停用词、标点符号等无关信息。 2. 分词:将预处理后的文本切分成词汇列表。 3. 计算词频(TF):统计每个词汇在文本中出现的次数。 4. 计算逆文档频率(IDF):统计包含某个词汇的文档数量,然后取对数以减小低频词汇的影响。 5. ...