tf-idf

TF-IDF原理

做~自己de王妃 提交于 2019-12-05 16:48:20
1. TF TF--Term Frequency,词条(Term )在本文中出现的频率;此值越高,表明该词条越重要。 2. IDF IDF--Inverse Document Frequency,含有词条(Term)文档频率的倒数,再取对数;此值越小,表明该词条越集中。 3. TF-IDF tf-idf = tf*idf 4. Python实现 # coding:utf-8 import math import operator from collections import defaultdict 来源: https://www.cnblogs.com/py-algo/p/11934428.html

业务领域建模Domain Modeling

邮差的信 提交于 2019-12-05 09:03:32
我的工程实践是《基于情感词典的文本情感分析》,下面以我的工程实践为例,进行业务建模。 1)Collect application domain information – focus on the functional requirements – also consider other requirements and documents 本项目致力于构建一个基于情感词典的文本情感分析系统,针对电商评论能够很好的提取出文本的情感词、情感值以及主题词(产品特征),使用户能够处理手头的大量评论数据集,得出商品的特征和缺陷,以期望通过评论数据来分析商品的不足与优势。 2) Brainstorming – listing important application domain concepts – listing their properties/attributes – listing their relationships to each other 获取数据集。 本项目所针对的目标是京东电子商品评论,获取数据集的主要方式有通过网络爬虫技术进行获取、下载公开的数据集或者利用开源的API进行获取。 文本预处理。 包括对文本重复值的去除、缺失值的填充、分词、去除停用词以及词频统计和词性标注。并且进行特征提取,包括文本向量化和TF-IDF值的计算。 构建领域情感词典。

How to use spark Naive Bayes classifier for text classification with IDF?

喜夏-厌秋 提交于 2019-12-04 23:48:29
问题 I want to convert text documents into feature vectors using tf-idf, and then train a naive bayes algorithm to classify them. I can easily load my text files without the labels and use HashingTF() to convert it into a vector, and then use IDF() to weight the words according to how important they are. But if I do that I get rid of the labels and it seems to be impossible to recombine the label with the vector even though the order is the same. On the other hand, I can call HashingTF() on each

python专业方向 | 文本相似度计算

拥有回忆 提交于 2019-12-04 21:05:07
作者系浙江大学生物医学工程专业的硕士在读;专注于 自然语言处理 iOS开发。 步骤 1、分词、去停用词 2、词袋模型向量化文本 3、TF-IDF模型向量化文本 4、LSI模型向量化文本 5、计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? 词袋模型 最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的,所有词放入一个袋子里,没有先后顺序、没有语义。 例如: John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games. 这两个句子,可以构建出一个词典,key为上文出现过的词,value为这个词的索引序号 {"John": 1, "likes": 2,"to": 3, "watch": 4, "movies": 5,"also": 6, "football": 7, "games": 8,"Mary": 9, "too": 10} 那么,上面两个句子用词袋模型表示成向量就是: [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] [1, 1,1, 1, 0, 1, 1, 1,

python文本相似度计算

落爺英雄遲暮 提交于 2019-12-04 21:01:47
步骤 分词、去停用词 词袋模型向量化文本 TF-IDF模型向量化文本 LSI模型向量化文本 计算相似度 理论知识 两篇中文文本,如何计算相似度?相似度是数学上的概念,自然语言肯定无法完成,所有要把文本转化为向量。两个向量计算相似度就很简单了,欧式距离、余弦相似度等等各种方法,只需要中学水平的数学知识。 那么如何将文本表示成向量呢? 词袋模型 最简单的表示方法是词袋模型。把一篇文本想象成一个个词构成的,所有词放入一个袋子里,没有先后顺序、没有语义。 例如: John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch football games. 这两个句子,可以构建出一个词典,key为上文出现过的词,value为这个词的索引序号 {“John”: 1, “likes”: 2,”to”: 3, “watch”: 4, “movies”: 5,”also”: 6, “football”: 7, “games”: 8,”Mary”: 9, “too”: 10} 那么,上面两个句子用词袋模型表示成向量就是: [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] [1, 1,1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0] 相对于英文,中文更复杂一些,涉及到分词。准确地分词是所有中文文本分析的基础

文本相似度算法:文本向量化+距离公式

陌路散爱 提交于 2019-12-04 20:58:43
1. 文本向量化 1.1 词袋模型 词袋模型,顾名思义,就是将文本视为一个 “装满词的袋子” ,袋子里的词语是随便摆放的,没有顺序和语义之分。 1.1.1 词袋模型的步骤 第一步:构造词典 根据语料库,把所有的词都提取出来,编上序号 第二步:独热编码,D维向量 记词典大小为D,那么每个文章就是一个D维向量:每个位置上的数字表示对应编号的词在该文章中出现的次数。 1.1.2 词袋模型的缺点 只统计词语是否出现或者词频,会被无意义的词汇所影响 解决:文本预处理(a.去除停用词;b.文字、字母、标点符号统一;c.利用TF-IDF去除不重要的词) 无法识别语义层面的信息 解决:基于深度学习的文本表示(词向量、句向量等) 无法关注词语之间的顺序关系 解决:深度学习 1.2 TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,用以评估某一字词对于语料库中的一篇文章的重要程度。其算法简单快速,结果也比较符合实际情况。 1.2.1 TF-IDF的步骤 第一步:统计词频TF 统计每个词在文本中出现的次数,出现的越频繁,那么就越可能是这个文章的关键词。 词频TF = 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数 词频TF = 某个词在文章中出现的次数/文章中出现的最多的词出现的次数 第二步:计算逆文档频率IDF IDF用于衡量每一个词在语料库中的重要性,一个词在语料库中越少见,它的权重就越大;反之

Calculate TF-IDF of documents using HBase as the datasource

℡╲_俬逩灬. 提交于 2019-12-04 19:34:51
I want to calculate the TF (Term Frequency) and the IDF (Inverse Document Frequency) of documents that are stored in HBase. I also want to save the calculated TF in a HBase table, also save the calculated IDF in another HBase table. Can you guide me through? I have looked at BayesTfIdfDriver from Mahout 0.4 but I am not getting a head start. The outline of a solution is pretty straight forward: do a word count over your hbase tables, storing both term frequency and document frequency for each word in your reduce phase aggregate the term frequency and document frequency for each word Given a

Calculating cosine similarity by featurizing the text into vector using tf-idf

限于喜欢 提交于 2019-12-04 15:02:27
I'm new to Apache Spark, want to find the similar text from a bunch of text, have tried myself as follows - I have 2 RDD- 1st RDD contain incomplete text as follows - [0,541 Suite 204, Redwood City, CA 94063] [1,6649 N Blue Gum St, New Orleans,LA, 70116] [2,#69, Los Angeles, Los Angeles, CA, 90034] [3,98 Connecticut Ave Nw, Chagrin Falls] [4,56 E Morehead Webb, TX, 78045] 2nd RDD contain correct address as follows - [0,541 Jefferson Avenue, Suite 204, Redwood City, CA 94063] [1,6649 N Blue Gum St, New Orleans, Orleans, LA, 70116] [2,25 E 75th St #69, Los Angeles, Los Angeles, CA, 90034] [3,98

TFIDF calculating confusion

本小妞迷上赌 提交于 2019-12-04 14:14:30
问题 I found the following code on the internet for calculating TFIDF: https://github.com/timtrueman/tf-idf/blob/master/tf-idf.py I added "1+" in the function def idf(word, documentList) so i won't get divided by 0 error: return math.log(len(documentList) / (1 + float(numDocsContaining(word,documentList)))) But i am confused for two things: I get negative values in some cases, is this correct? I am confused with line 62, 63 and 64. Code: documentNumber = 0 for word in documentList[documentNumber]

NLTK的聊天机器人实现代码

喜欢而已 提交于 2019-12-04 13:23:06
聊天机器人(Chatbot)是一种人工智能软件,利用它你可以通过网站、手机App或电话等途径和用户进行自然语言对话。聊天机器人可以在不同的行业中应用于不同的场景。NLTK是进行自然语言处理(NLP)的领先的Python开发包 — 另一个常用的NLP开发包是 Spacy — 在这个教程中,我们将使用NLTK开发库创建一个简单的聊天机器人。 1、导入开发包及数据 首先导入必要的开发包: 然后将数据集导入Pandas数据帧: 上面的数据包含1592个样本,每个样本为两个字段,分别表示查询及响应文本。可以看到数据集里有空值,是因为样本数据是分组的,每组的不同查询文本都对应相同的相应文本。我们可以使用 ffill() 进行处理: 2、处理步骤 首先执行第一步,文本规范化处理。我们将所有的数据转化为小写,删除特殊符号,提取词干。这部分代码我们使用函数 step1 进行封装: 可以看到文本已经干净多了。分词指的是将文本字符串切分为词条: pos_tag 函数返回每个词条在文本中的作用: 我们现在将创建一个函数来整合上面这些环节的代码: 让我们用这个函数处理数据集: 下一步是单词嵌入表示,两次词义相近的词,其嵌入表示的距离也相近。有两种模型可以用于这个处理环节:词袋模型和tf-idf模型。 3、词袋模型 词袋模型是描述文本中出现的单词的一种表示方法。例如,假设我们的词典中包含单词{Playing,