- TF-IDF - 余弦相似度 - ⽂文档检索 TF-IDF(term frequency=inverse document frequency)是⼀一种⽤用于资讯检索与⽂文本挖掘的常⽤用加权技术。TF-IDF 是⼀一种统计⽅方法，⽤用以评估⼀一字词对于⼀一个⽂文件集或⼀一个语料料库中的其中⼀一份⽂文件的重要程度。字词的重要性随着...
使用这个公式,我们就可以得到,句子A与句子B的夹角的余弦。 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。 由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)...
TF-IDF与余弦相似性的应用 阮一峰老师的博客写的相当详细了,非常佩服,在这里记录一下链接 一):自动提取关键词 url: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 笔记: 分母+1目的是防止所有文档都不包含该词(未登录词) 利用tf-idf方法: 优点是简单快速,结果比较符合实际情况。 缺点...
余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似程度,取值范围为[-1, 1],值越接近1表示相似度越高。 排序:根据计算得到的余弦相似度对文本进行排序。可以使用快速排序、归并排序等常见的排序算法进行排序操作。 以下是一个示例代码,演示如何使用Python实现获得排序的余弦相似度: 代码语言:txt 复制 import...
我们只要比较下图中的α,θ的余弦值的大小,余弦值越大,相似度越高。公式如下: 下面列出计算方法: 设d1=(x1,y1),q=(x2,y2) 我们根据余弦定理,cos(α)=cos(A-B) =cos(A)cos(B)+sin(A)sin(B) =(x1/sqr(x1*x1+y1*y1))(x2/sqr(x1*x1+y1*y1))+(y1/sqr(x1*x1+y1*y1))(y2/sqr(x1*...
计算向量相似度:使用余弦相似度衡量两个向量之间的相似度。余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似程度,取值范围为[-1, 1],值越接近1表示相似度越高。 排序:根据计算得到的余弦相似度对文本进行排序。可以使用快速排序、归并排序等常见的排序算法进行排序操作。
我们只要比较下图中的α,θ的余弦值的大小,余弦值越大,相似度越高。公式如下: 下面列出计算方法: 设d1=(x1,y1),q=(x2,y2) 我们根据余弦定理,cos(α)=cos(A-B) =cos(A)cos(B)+sin(A)sin(B) =(x1/sqr(x1*x1+y1*y1))(x2/sqr(x1*x1+y1*y1))+(y1/sqr(x1*x1+y1*y1))(y2/sqr(x1*...