tf-idf

wiki： https://zh.wikipedia.org/wiki/Tf-idf 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31197209 tf-idf （英语： t erm f requency– i nverse d ocument f requency）是一种用于 信息检索 与 文本挖掘 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 搜索引擎 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，互联网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜索结果中出现的顺序。 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频率。这个数字是对 词数 （term count）的归一化，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数，而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词语 来说，它的重要性可表示为： 以上式子中 是该词在文件 中的出现次数，而分母则是在文件 中所有字词的出现次数之和。 逆向文件频率 （inverse document

I am trying to carry out text classification for certain files using TFIDF and SVM. The features are to be selected 3 words at a time . My data files is already in the format : angel eyes has, each one for, on its own. There are no stop words and neither can do lemming or stemming. I want the feature to be selected as: angel eyes has ... The code that I have written is given below: import os import sys import numpy from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text

I have a query and a set of documents. I need to rank these documents based on the cosine similarity with tf-idf. Can someone please tell me what support I can get from Lucene to compute this ? What parameters I can directly calculate from Lucene (can I get tf, idf directly through some method in lucene?) and how to compute cosine similarity with Lucene (is there any function which directly returns cosine similarity if I pass two vectors of the query and the document ?) Thanx in advance Lucene already uses a pimped version of cosine similarity, so if you need the raw CS itself, it's probably

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() vectorizer = vectorizer.fit(word_data) freq_term_mat = vectorizer.transform(word_data) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer tfidf = TfidfTransformer(norm="l2") tfidf = tfidf.fit(freq_term_mat) Ttf_idf_matrix = tfidf.transform(freq_term_mat) voc_words = Ttf_idf_matrix.getfeature_names() print "The num of words = ",len(voc_words) when I run the program containing this piece of code I get following error: Traceback (most recent call last): File "vectorize_text.py", line 87, in voc

基于文本向量空间模型的文本聚类算法 @[vsm|向量空间模型|文本相似度] 本文源地址 http://www.houzhuo.net/archives/51.html vsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的 向量 计算，以空间上的相似度来直观表达语义上的相似度。 目录 基于文本向量空间模型的文本聚类算法 文本聚类 向量空间模型vsm 文本预处理 获取每篇文档词频 获得相同长度的向量 归一化 idf频率加权 tf-idf加权并归一化 计算向量间的夹角 文本聚类 文本聚类 主要依据聚类假设：同类的文档相似度较大，非同类的文档相似度较小。作为一种 无监督的机器学习 方法，聚类由于不需要训练过程、以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有较高的灵活性和自动化处理能力，成为对文本信息进行有效组织、摘要和导航的重要手段。 向量空间模型vsm 所有的文本都可表现成向量的形式： 向量中的每一维都代表在文档中出现的一个独立词组或单个词，并且我们给每个词组赋予一个 权值 （最简单就是词频，或者广为人知的tf_idf权重）。所以一个文档就会转换成一个n维的向量。 向量夹角公式 接下来就是利用中学所学的的公式来计算向量之间的夹角，夹角越小即代表较高的相似度。当然，我们比较之前需要将两个向量转化为同一维度（下面的代码中将加以演示） 文本预处理： __author__ = 'iothz'

How can I implement the tf-idf and cosine similarity in Lucene? I'm using Lucene 4.2. The program that I've created does not use tf-idf and Cosine similaryty, it only uses TopScoreDocCollector. import com.mysql.jdbc.Statement; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.InputStreamReader; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.util.Version; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import java.sql.DriverManager; import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import

I am trying to cluster tweets stored in the format key,listofwords My first step has been to extract TF-IDF values for the list of words using dataframe with dbURL = "hdfs://pathtodir" file = sc.textFile(dbURL) #Define data frame schema fields = [StructField('key',StringType(),False),StructField('content',StringType(),False)] schema = StructType(fields) #Data in format <key>,<listofwords> file_temp = file.map(lambda l : l.split(",")) file_df = sqlContext.createDataFrame(file_temp, schema) #Extract TF-IDF From https://spark.apache.org/docs/1.5.2/ml-features.html tokenizer = Tokenizer(inputCol=