False negatives: 把好的预测为坏的情况,TFIDF可能存在丢失关键字的情况,例如一篇描述政治的文章,但是通篇没有政治这个关键字,或者这个关键字出现次数很少,所以这个字就不太可能在top k个关键字中,但是如果这个词很重要,这就出现了FN 人为设置的关键字集合: 如果人为给定关键字集合,那么TFIDF只需要允许出现给定关键...
1.【期刊论文】知识图谱划分算法研究综述 期刊:《计算机学报》 | 2021 年第 001 期 摘要:知识图谱是人工智能的重要基石,因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述现实世界中的各种实体及其联系,其中顶点表示实体,边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的首要工作,对...
python nlp gensim word2vec tfidfvectorizer 我正在从头开始构建一个主题模型,其中一个步骤是使用TfidfVectorizer方法从我的文本语料库中获取unigram和bigram: tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=0.1, max_df=0.9, ngram_range = (1,2)) 在创建主题之后,我使用gensim的Word2Vec提供的相似度得分来确定...
基于LDA主题模型的TFIDF算法改进及应用-软件工程专业论文.docx,THE IⅣ田ROVEM[ENT AND APPLICArION 0F TFIDF ALGORITHM BASED 0N LDA TOPIC MODEL ABSTRACT The VSM,that is commomly used in topic founding,transforms the text of linguistics into the space vector