idf

本文目的 最近在研究LSH方法，主要发现用pyspark实现的较少，故结合黑马头条推荐系统实践的视频进行了本地实现。 本项目完整源码地址： https://github.com/angeliababy/text_LSH 项目博客地址: https://blog.csdn.net/qq_29153321/article/details/104680282 算法 本章主要介绍如何使用文章关键词获取文章相似性。主要用到了Word2Vec+Tfidf+LSH算法。 1.使用Word2Vec训练出文章的词向量。 2.Tfidf获取文章关键词及权重。 3.使用关键词权重乘以其词向量平均值作为训练集。 4.使用LSH求取两两文章相似性。 对于海量的数据，通过两两文章向量的欧式距离求取与当前文章最相似的文章，显然不太现实，故采取LSH进行相似性检索。 LSH即局部敏感哈希，主要用来解决海量数据的相似性检索。由spark的官方文档翻译为：LSH的一般思想是使用一系列函数将数据点哈希到桶中，使得彼此接近的数据点在相同的桶中具有高概率，而数据点是远离彼此很可能在不同的桶中。spark中LSH支持欧式距离与Jaccard距离。在此欧式距离使用较广泛。 实践 部分原始数据： news_data: 一、获取分词数据 主要处理一个频道下的数据，便于进行文章相似性计算 # 中文分词 def

目录 1、TF-IDF算法介绍 （1）TF是词频(Term Frequency) （2） IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) （3）TF-IDF实际上是：TF * IDF 2、TF-IDF应用 3、Python3实现TF-IDF算法 4、NLTK实现TF-IDF算法 5、Sklearn实现TF-IDF算法 1、TF-IDF算法介绍 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。 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的主要思想是：如果某个单词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。 （1）TF是词频(Term Frequency) 词频（TF）表示词条（关键字）在文本中出现的频率。 这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。 公式： 即： 其中 ni,j 是该词在文件 dj 中出现的次数

知道原理的同学这部分可以略过直接看实践部分 什么是TD-IDF？ 构造文档模型 我们这里使用 空间向量模型 来 数据化 文档内容：向量空间模型中将文档表达为一个矢量。 用特征向量（T1，W1；T2，W2；T3， W3；…；Tn，Wn）表示文档。 Ti是词条项，Wi是Ti在文档中的 重要程度 ， 即将文档看作是由一组相互 独立的词条组构成 ，把T1，T2 …，Tn看成一个n 维坐标系中的坐标轴，对于每一词条，根据其重要程度赋以一定的权值Wi，作为对应坐标轴的坐标值。 权重Wi用词频表示 ，词频分为 绝对词频 和 相对词频 。 绝对词频，即用词在文本中出现的频率表示文本。 相对词频，即为归一化的词频，目前使用 最为频繁的是TF*IDF （Term Frequency * Inverse Document Frequency)TF 乘 IDF 将文档量化了之后我们很容易看出D1与Q更相似~因为D1与Q的夹角小，我们可以用余弦cos表示 分析一下这个例子： 有三个文档D1,D2,Q 这三个文档一共出现了三个词条，我们分别用T1,T2,T3表示 在文档D1中词条T1的权重为2，T2权重为3，T3权重为5 在文档D2中词条T1权重为0，T2权重为7，T3权重为1 在文档Q中词条T1权重为0，T2权重为0，T3权重为2 D1 D2 Q T1 2 3 0 T2 3 7 0 T3 3 1 2

更新中 更新时间： 2019-12-03 18:29:52 写在前面： 本人是喜欢这个方向的学生一枚，写文的目的意在记录自己所学，梳理自己的思路，同时share给在这个方向上一起努力的同学。写得不够专业的地方望批评指正，欢迎感兴趣的同学一起交流进步。 （参考文献在第四部分， 侵删 ） 一、背景 二、基本概念 三、语义相似度计算方法 四、参考文献 一、背景 在很多NLP任务中，都涉及到语义相似度的计算，例如： 在搜索场景下（对话系统、问答系统、推理等），query和Doc的语义相似度； feeds场景下Doc和Doc的语义相似度； 在各种分类任务，翻译场景下，都会涉及到语义相似度语义相似度的计算。 所以在学习的过程中，希望能够更系统的梳理一下这方面的方法。 二、基本概念 1. TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 为该关键词在这篇文章中的词频。 2. IDF Inverse document frequency指逆向文本频率，是用于衡量关键词权重的指数，由公式 计算而得，其中D为文章总数，Dw为关键词出现过的文章数。 3. 向量空间模型 向量空间模型简称 VSM，是 VectorSpace Model 的缩写。在此模型中，文本被看作是由一系列相互独立的词语组成的，若文档 D 中包含词语 t1,t2,

什么是TF-IDF TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)词频-逆向文件频率。在处理文本时，如何将文字转化为模型可以处理的向量呢？TF-IDF就是这个问题的解决方案之一。字词的重要性与其在文本中出现的频率成正比(TF)，与其在语料库中出现的频率成反比(IDF)。 TF TF：词频。TF(w)=(词w在文档中出现的次数)/(文档的总词数) IDF IDF：逆向文件频率。有些词可能在文本中频繁出现，但并不重要，也即信息量小，如is,of,that这些单词，这些单词在语料库中出现的频率也非常大，我们就可以利用这点，降低其权重。IDF(w)=log_e(语料库的总文档数)/(语料库中词w出现的文档数) TF-IDF 将上面的TF-IDF相乘就得到了综合参数：TF-IDF=TF*IDF 如何使用？ 在文本处理中，我们经常遇到将一段话变成向量，以组成矩阵来输入到模型中处理。我们这时就可以用到TF-IDF来做。但是我们需要自己找语料库训练TF-IDF吗？看看 sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 吧~~~ 示例： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer cv=TfidfVectorizer

1.文本数据的向量化 1.1名词解释 CF：文档集的频率，是指词在文档集中出现的次数 DF：文档频率，是指出现词的文档数 IDF：逆文档频率，idf = log(N/(1+df))，N为所有文档的数目，为了兼容df=0情况，将分母弄成1+df。 TF：词在文档中的频率 TF-IDF：TF-IDF= TF*IDF 1.2文本数据样本集 为了讲解文本数据的向量化，假设我们有4个文本，所有文本一共有6个不同的词，如下所示。 1.3计算汇总 1.4代码实现 # -*- coding: utf-8 -*- """ Author:蔚蓝的天空tom Talk is cheap, show me the code Aim:实现文本型数据的TF-IDF向量化 """ import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer def sklearn_tfidf(): tag_list = ['iphone guuci huawei watch huawei', 'huawei watch iphone watch iphone guuci', 'skirt skirt skirt

TF-IDF VS BM25 在ES5.0版本之前，ES一直用的是TF-IDF来进行相关度算分；在5.0后的版本，ES换成了BM25版本。本文将从算法设计的角度，先介绍两个算法，再结合ES来尝试分析一下各自的优缺点。 算法介绍 TF-IDF和BM25都是用作ES中排序依据的核心部分，它们是组成Lucene中“field weight”的部分，“field weight”用来评测的是search term的匹配程度的。 TF-IDF TF-IDF的计算公式如下： score(q, d) = coord(q, d) * queryNorm(q) * \sum_{t\ in\ q} tf(t\ in\ d) * idf(t)^2*boost(t) * norm(t, d) 算法中用到的所有指标如下： TF, Term Frequency,:term 在当前文档中出现的次数 $TF(t\ in\ d) = \sqrt[2]{frequency} $ ；也就是说， 指定的term出现次数越多的文档，TF值越高 . IDF, Inverse Document Frequency, $IDF(t) = 1 + \log(\tfrac{numDocs}{docFreq + 1}) $ , 其中 docFreq 表示term出现的文档数目， numDocs 表示总的文档数。

目录 什么是TF-IDF 怎么计算 举例 例1 例2 代码例子 什么是TF-IDF TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。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。 看看 官网 的解释： Tf-idf stands for term frequency-inverse document frequency, and the tf-idf weight is a weight often used in information retrieval and text mining. This weight is a statistical measure used to evaluate how important a word is to a document in a collection or corpus. The importance increases proportionally to the

TF-IDF及其算法 概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的 常用加权技术 。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加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。 　　 原理 在一份给定的文件里， 词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被 归一化（分子一般小于分母 区别于IDF） ，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词频，而不管该词语重要与否。） 　　 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。 　　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

1. TF-IDF简介 TF-IDF（Term Frequency/Inverse Document Frequency）是信息检索领域非常重要的搜索词重要性度量；用以衡量一个关键词 \(w\) 对于查询（Query，可看作文档）所能提供的信息。 词频 （Term Frequency, TF）表示关键词 \(w\) 在文档 \(D_i\) 中出现的频率： \[ TF_{w,D_i}= \frac {count(w)} {\left| D_i \right|} \] 其中， \(count(w)\) 为关键词 \(w\) 的出现次数， \(\left| D_i \right|\) 为文档 \(D_i\) 中所有词的数量。 逆文档频率 （Inverse Document Frequency, IDF）反映关键词的普遍程度——当一个词越普遍（即有大量文档包含这个词）时，其IDF值越低；反之，则IDF值越高。IDF定义如下： \[ IDF_w=\log \frac {N}{\sum_{i=1}^N I(w,D_i)} \] 其中， \(N\) 为所有的文档总数， \(I(w,D_i)\) 表示文档 \(D_i\) 是否包含关键词，若包含则为1，若不包含则为0。若词 \(w\) 在所有文档中均未出现，则IDF公式中的分母为0；因此需要对IDF做平滑（smooth）： \[ IDF_w=