本文目的,利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词,关于TF-IDF,可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词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。(百度百科) TF(Term Frequency)词频,某个词在文章中出现的次数或频率,如...
vectorizer = CountVectorizer() transformer = TfidfTransformer() tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(list_words)) words = vectorizer.get_feature_names() weight = tfidf.toarray() n = 3 for (id, w) in zip(list_ids, weight): print u'{}:'.format(id) loc = np.arg...
用TF * IDF就可以了 在实际的使用过程中,实际上先使用历史存量数据计算出每个词的IDF值,作为一个原始信息,在对新内容进行处理时,只需要计算出TF值就可以了,然后对这篇内容的所有词计算出TFIDF值,然后进行排序就ok了。 TFIDF是一种十分简单的关键词提取方案,在实际的应用中,还可以进行多种算法的融合,之后我再...
1 import jieba 2 import sys 3 import jieba.analyse 4 from optparse import OptionParser 5 tfidf = jieba.analyse.extract_tags 6 7 with open('lagoujobdatails.txt',encoding='utf-8') as f: 8 tmp_line=f.read() 9 jieba_cut=jieba.cut(tmp_line) 10 ans=''.join(jieba_cut) 11 text=...
该算法在对文本进行自动分词后, 用T F ID F 方法对文献空间中的每个词进行权重计算, 然后根据计算结果抽取出科技文献的关键词。 通过自编软件进行的实验测试表明该算法对中文科技文献的关键词自动抽取成效显著。关键词: 关键词抽取; 向量空间模型; 算法A b str a c t: O nth e b a sis o f M a ssiv...
基于jieba分词的TF-IDF提取关键词算法中自定义所使用逆向文件频率(IDF)的文本语料库 TF-IDF的概念 TF(Term Frequency,缩写为TF)也就是词频,即一个词在文中出现的次数,统计出来就是词频TF,显而易见,一个词在文章中出现很多次,那么这个词肯定有着很大的作用,在提取关键词之前,由于待提取的语句中会有很多无用...