基于TF-IDF的文本分类 二、课程设计设置 1. 操作系统 Windows11 Home 2. IDE PyCharm 2022.3.1 (Professional Edition) 3. python 3.6.0 4. 相关的库 jieba 0.42.1 numpy 1.13.1 pandas 0.24.0 requests 2.28.1 scikit-learn 0.19.0 tqdm 4.65.0 ...
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformerfrom sklearn.manifold import TSNEfrom sklearn.cluster import KMeansimport jiebaimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport reimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')data = pd.read_csv('data.csv')data.head...
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-learn库进行TF-IDF特征提取的示例代码: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 定义文本数据 documents = [ '这是第一个文档。', '这是第二个文...
KNN(K-Nearest Neighbors)是一种基于实例的学习算法,通过计算待分类样本与训练样本之间的距离,将待分类样本归类到K个最近邻样本中最多的类别。 分类: 基于TF-IDF分数的KNN文本分类可以分为以下步骤: 特征提取:使用TF-IDF方法计算每个词在文本中的重要性得分,得到文本的特征向量表示。 训练集构建:将训练集中的文本...
我们认为我们可以采用上述的文本相似性方法,而不需要(有监督或无监督)传统的迁移学习,即使预训练的模型已经在与联合国决议领域无关的任务和数据集上训练过。我们提出的新模型是一个混合模型,它基于统计模型的组合,如TF-IDF[6],以及预训练的最先进的深度学习模型,如通用的句子编码器[5]。统计模型被用来提取特定领域...
文本分类是自然语言处理(NLP)领域的重要任务之一,而结合 TF-IDF 和 KMeans 聚类算法可以快速构建无监督的文本分类模型。本文将详细讲解如何通过 TF-IDF 提取文本特征,使用 KMeans 聚类文本,并对结果进行可视化。 一、背景知识 1.1 什么是 TF-IDF? TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种评估单词...
文本表示方法包括词袋模型(BOW)、词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF),以及基于深度学习的Word2vec表示方法等[2]。在构造分类器时使用的技术大体包括单个的基分类器、集成分类器以及深度学习模型[3]。集成分类器主要包含Bagging和Boosting两种,Bagging的主要算法是随机森林,Boosting的主要...
基于TfidfVectorizer、Xgboost的新闻文本数据分类 一. 算法介绍 1.1. 算法简介 Xgboost从名字中可以看出是属于booting算法。Boosting就是一个强分类器,它是由若干个弱分类器(树模型)组合而成。这里的树模型是CART(分类回归树)模型。 1.2 .算法思想 通过不断地添加树,不断地进行特征分裂来生长一棵树,...
本文基于TFIDF和梯度提升决策树(GBDT)算法,研究短文本分类问题。 一、TFIDF算法 TFIDF算法是一种常用的文本特征提取方法。它通过统计文本中每个词出现的频率,进而计算每个词的重要性,从而将文本转换成向量形式,方便机器学习算法进行处理。TFIDF算法分为两个部分,即词频(TF)和逆文档频率(IDF)。 词频(TF)反映了一...
test['label_'] = label_encode(test['label'])print(train)print(test)# 5.词频向量化---特征工程与选择# 5.1使用tf - idf处理数据 ---使用测试集评分0.8左右tf_idf = TfidfVectorizer(stop_words=stopword)# 停用词处理tf_idf.fit(list(train['text']) +list(test['text'])) train_x = tf_idf...