文本相似度算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF
1.信息检索中的重要发明TF-IDFTF-IDF是一种统计方法，TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF词频(TermFrequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。...
特征值提取之 -- TF-IDF值的简单介绍
首先引用百度百科的话："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。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。""TF-IDF实际上是：TF*IDF，TF词频(TermFrequency)，IDF...
TF-IDF 简介
假设我们手头有大量的文档（或网页）,通常我们会比较关心以下几个问题：1.每一个文档的关键词（或主题词）包括哪些？2.给定一个（或一组）关键词，与这个（或组）词最相关的文档是哪一个？3.给定一个文档，哪个（或哪些）文档与它具有最大的相似度呢？回答上述三个问题的关键是：对于一个给定的词和一个给定的文档...
短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取
绪论最近做课题，需要分析短文本的标签，在短时间内学习了自然语言处理，社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词（融合社会标签和时间属性）进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了，本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍（英文）。不同版本python混用（官方用法）...
【Hadoop学习之十二】MapReduce案例分析四-TF-IDF
环境虚拟机：VMware10Linux版本：CentOS-6.5-x86_64客户端：Xshell4FTP：Xftp4jdk8hadoop-3.1.1概念TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-ID...
TF-IDF理解及其Java实现
TF-IDF前言前段时间，又具体看了自己以前整理的TF-IDF，这里把它发布在博客上，知识就是需要不断的重复的，否则就感觉生疏了。TF-IDF理解TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术,TFIDF的主要思...
TF-IDF与余弦相似性的应用（二） 找出相似文章
这篇文章主要为大家详细介绍了TF-IDF与余弦相似性的应用，找出相似文章，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
学习笔记CB008:词义消歧、有监督、无监督、语义角色标注、信息检索、TF-IDF、隐含语义索引模型
词义消歧，句子、篇章语义理解基础，必须解决。语言都有大量多种含义词汇。词义消歧，可通过机器学习方法解决。词义消歧有监督机器学习分类算法，判断词义所属分类。词义消歧无监督机器学习聚类算法，把词义聚成多类，每一类一种含义。有监督词义消歧方法。基于互信息词义消歧方法，两种语言对照，基于大量中英文对照语料库...
余玄相似度，TF-IDF
能干什么？文章去重，语句去重，提取关键词（文章摘要，页面指纹），图片识别，语音识别想要做一个相似度，最重要的是什么？必须得到一个度量：计算个体之间的相似程度（分数，0-1之间，0代表完全不同，一代表完全一样）相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小两方面考虑：文本角度语义角度例如：这个菜真好吃...
使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算
使用TF-IDF加权的空间向量模型实现句子相似度计算字符匹配层次计算句子相似度计算两个句子相似度的算法有很多种，但是对于从未了解过这方面算法的人来说，可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法，来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度。比如单纯的进行子串匹配，搜索A串中能与B串匹配的最大子串作为...
计算文章的相似度 背景知识:（1）tf-idf按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。tf–idfistheproductoftwostatistics,termfrequencyandin...