(6)使用TfidfTransformer()函数计算每个词的tf-idf权值; (7)得到词袋模型中的关键词以及对应的tf-idf矩阵; (8)遍历tf-idf矩阵,打印每篇文档的词汇以及对应的权重; (9)对每篇文档,按照词语权重值降序排列,选取排名前topN个词最为文本关键词,并写入数据框中; (10)将最终结果写入文件keys_TFIDF.csv中。 2 基...
TfidfVectorizer:用于提取文本的TF-IDF特征。 MultinomialNB:多项式朴素贝叶斯分类器,用于文本分类。 2. 项目步骤 我们将分多个步骤进行中文文本分类: 2.1 文本分词 中文文本需要先进行分词,即将句子拆分成单独的词语。我们使用jieba库来完成分词操作。 import jieba def cut_words(file_path): """ 对文本进行切词 :...
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为 : 注: TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并没有考虑词语的语义信息,无法处理一...
传入TfidfVectorizer中建立TF-IDF模型和向量矩阵 fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarityfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer#初始化模型tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=jieba_tokenize,stop_words=stop_words)#计算向量tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform(df['text']...
TF-IDF(词频-逆文档频率)是一种常用的特征提取方法,而KMeans聚类算法则可用于对文本进行分类。本文将介绍如何结合这两种方法构建中文文本分类模型,并通过案例实战来展示其应用。一、TF-IDF特征提取TF-IDF是一种常用的特征提取方法,它通过计算词频和逆文档频率来评估一个词在文档中的重要性。以下是使用Python的scikit...
test_sparse_result= tfidf_model.transform(test_data) 最后是使用朴素贝叶斯进行分类: fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimportclassification_report mnb_count=MultinomialNB() mnb_count.fit(sparse_result, train_label)#学习mnb_count_y_predict = mnb_count.predict(test_sparse_result...
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为 : 注: TF-IDF算法非常容易理解,并且很容易实现,但是其简单结构并没有考虑词语的语义信息,无法处理一...
利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料),1、对语料进行分析基本目录如下:其中train存放的是训练集,answer存放的是测试集,具体看下train中的文件:下面有20个文件夹,对应着20个类,我们继续看下其中的文件,以C3-Art为例:每一篇都对应着一个txt
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种统计方法,用于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。而KMeans聚类是一种无监督的机器学习算法,用于将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。 二、算法步骤 1. 数据预处理 ...
技术标签:TF-IDF算法朴素贝叶斯文本分类python 查看原文 jieba中文分词库 jieba中文分词库一、jieba概述: (1)对中文文本进行分词操作,产生包含产生词语的列表,是优秀的中文分词第三方库; (2)jieba是第三方库,需要额外安装;二、jieba第三方库的安装...主要的函数:jieba.add_word(w):是用户自定义添加名词对。