TF/IDF来描述document的相似性。 假如document1和document2的term的TF/IDF分别是t11,t12,t13,...t1n和t21,t22,t23,...,t2n.他们之间的相似性可以用余弦定理来表示。则: cos(d1,d2) = d1和d2的内积/(d1的长度*d2的长度) = (t11*t21 + t12*t22 + t13*t23 + ...
TF-IDF=0.02*0.7=0.014 1. 通过计算TF-IDF值,可以衡量词语在文档中的重要性。例如,词语“蜜蜂”和“养殖”的TF值可能与“中国”相同,但由于其IDF值较高,最终的TF-IDF值也会更高。 二、文本相似度计算 文本相似度计算是文本数据分析中的重要任务,其目的是衡量两个文本之间的相似性。本文将通过余弦相似度方法,...
1.余弦相似度 同过两个向量的夹角的余弦值来判断两个向量的相似度。 余弦值取值[-1,1],越接近1,两向量夹角越小,越相似。 二维公式: n维公式: 存在的问题[1]: 余弦相似度更多的是从方向上区分差异,而对绝对的数值不敏感。 比如用户对内容评分,5分制。A和B两个用户对两个商品的评分分别为A:(1,2)和B...
类型:TF-IDF是一种加权技术,余弦相似度是一种相似度计算方法。 应用场景:广泛应用于文本检索、文档聚类、推荐系统等领域。 问题与原因 问题:TF-IDF和余弦相似度模糊匹配不够精确。 原因: 词汇歧义:同一个词在不同上下文中可能有不同的含义,导致匹配不准确。 新词问题:对于新出现的词汇,TF-IDF可能无法有效处理...
Tf-idf是一种用于文本的转换,可以得到两个实值向量。您可以通过取它们的点积并将其除以它们的范数乘积来获得任意一对向量的余弦相似度。这产生了向量之间夹角的余弦。 如果d2和q是tf-idf向量,则 其中θ是向量之间的夹角。由于tf-idf向量是非负的,因此θ的取值范围为0到90度,cos θ的取值范围为1到0。 tf-id...
类型:TF-IDF是一种加权技术,余弦相似度是一种相似度计算方法。 应用场景:广泛应用于文本检索、文档聚类、推荐系统等领域。 问题与原因 问题:TF-IDF和余弦相似度模糊匹配不够精确。 原因: 词汇歧义:同一个词在不同上下文中可能有不同的含义,导致匹配不准确。 新词问题:对于新出现的词汇,TF-IDF可能无法有效处理,...