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ML
不同文本通过TFIDF得到的向量 ，可用于计算相似度。常用的相似度计算方法有余弦相似度 ，衡量向量间夹角。余弦相似度取值范围在-1到1之间 ，值越大越相似。当两个文本向量的余弦相似度为0.8 ，表明有较高相似性。TFIDF在信息检索领域有广泛应用 ，助力查找相关文档。在文本分类任务中 ，TFIDF能提取文本关键特征...
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...
new_keyword_vector 和 tfidf_matrix 的余弦相似度 可以看出1最相似,0其次,2最不像。 为了让排序更方便,我们把它转换为DataFrame格式,现在我们的余弦相似度矩阵如下图: 如果不需要排序等操作,到这里就可以停止了 cosine_similarities=pd.DataFrame(cosine_similarities.T,columns=["score"]) 找出前k个文本的index...
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。
一、啥是文本相似度量方法呀? 宝子们。咱先来说说这个文本相似度量方法呗。你想啊,在咱们这个信息爆炸的时代,到处都是文字信息,有时候就需要知道两篇文章或者两段文字是不是相似的呢。比如说,你要做文献综述,得看看新的研究和之前的研究在内容上有多相似;或者你是做新闻编辑的,要防止文章抄袭,这时候就得有个...
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,可以说是完全相反。又比如,句子1:真好吃。句子2:很美味。两个句子相似度为0,但是...
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...
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 ...
[文本语义相似] 基于ngram-tf-idf的余弦距离 文本相似在问答系统中有很重要的应用,如基于知识的问答系统(Knowledge-based QA),基于文档的问答系统(Documen-based QA),以及基于FAQ的问答系统(Community-QA)等。像 对于问题的内容,需要进行相似度匹配,从而选择出与问题最接近,同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-...