所用或所学知识，忘了搜，搜了忘，还不如在此记下，还能让其他同志获知。在使用spark实现机器学习相关算法过程中，档语料或者数据集是中文文本时，使用spark实现机器学习相关的算法需要把中文文本转换成Vector或LabeledPoint等格式的数据，需要用到TF-IDF工具。何为TF-IDFTF(Term Frequency)：表示某个单词或短语在某个文档中出现的频率，说白了就是词频，其公式：&n
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2023-10-26 23:31:15
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本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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TFIDF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...
原创
2022-01-18 10:14:54
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# 实现 Spark 的 TF-IDF
在文本处理和信息检索中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的算法，用于衡量一个单词在文件集合中的重要性。它可以用于文本相似性比较、特征选择等任务。
本文的目标是教会你如何在 Spark 中实现 TF-IDF 的计算。我们将通过一系列步骤来实现这个目标，并在每一步中提供代码示例和详细
写的很明了package com.data.text.tfidf;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java....
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2013-08-06 15:15:00
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假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。浅入 举个例子理解一下有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，
import numpy as np from collections import Counter import itertools import matplotlib.pyplot as plt docs = [ "it is a good day, I like to stay here", ...
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2021-09-22 22:24:00
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文章目录TF-IDF一、概述二、案例_统计猫眼电影数据中的TF-IDF1.整体思路2.代码实现Step 1 — 计算 TFpart 1：自定义SQLBean获取需要数据p
原创
2022-08-12 12:02:35
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# 使用Java OpenNLP和TF-IDF进行文本处理
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中，文本处理是一个非常重要的任务。我们常常需要对文本进行分词、词性标注、句法分析等操作，以便更好地理解和利用文本信息。Java OpenNLP是一个流行的开源库，它提供了丰富的工具和模型来处理文本数据。而TF-IDF(term frequency-in
原创
2024-01-21 08:30:19
135阅读
有关TF与IDF
TF
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
test=['你想吃啥啥啥啥子牙','我啥也不想吃']
tf=CountVectorizer(token_pattern='[a-zA-Z|\u4e00-\u9fa5]')
test1=tf.fit_transform(test)
print(tf.get_feature_names())
print(test1.A)
IDF
from sklearn.featu
原创
2021-05-19 19:58:10
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https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf
原创
2022-07-19 19:49:50
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我们知道，短语“原子能的应用”可以分成三个关键词：原子能、的、应用。根据我们的直觉，我们知道的频率”，或者“单文本词汇频率”（Ter...
原创
2023-05-10 14:56:35
222阅读
TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种用于信息检索（Information Retrieval）与文本挖掘（Text minning）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，也是建立在向量空间模型理论中的一种统计技术。字词的重要性随着它在文件中出
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2023-08-03 17:28:07
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上一篇博文中，我们使用结巴分词对文档进行分词处理，但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的（即该词对文档的内容贡献少），那么如何来判断词语对文档的重要度呢，这里介绍一种方法：TF-IDF。 一，TF-IDF介绍 TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种用于资讯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
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2023-10-11 16:17:26
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TF-IDF算法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，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为TF），另一层是"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩
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2023-06-13 22:52:47
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朴素贝叶斯公式P(A,B) = P(A) * P(B|A)P(A|B) = P(A,B) / P(B) = P(A) * P(B|A) / P(B)独立性假设不合理的地方，对于一些语言有先后依赖的关系的语言模型，比如本田雅阁，和本田奔驰，雅阁和奔驰出现的概率不一致情况一元模型Unigram：词与词之间是相互独立的p(w1,w2,w3)=p(w1) * p(w2) * p(w3)二元模型Bigram：当前词只依赖1个单词 – 一阶马尔科夫模型p(w1,w2,w3)= p(w1)*p(w2|w1
原创
2021-06-04 17:04:21
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最近在做一些NLP的研究，由于也是第一次做这个东西，其实还是发现很多有意思的东西。相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能，比如snowNLP，jieba等，但是我们还是要做到知其然，知其所以然，所以便有了这一篇文字的记录。 首先我们来了解一下什么是TF-IDF？其实这个是两个词的组合，可以拆分为TF和ID...
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2021-07-09 10:52:54
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TF-IDF算法在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于
原创
2022-05-09 21:25:03
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结合之前对TF-IDF算法的分析，本文采用python对算法加以实现，并结合k-means算法实现简单的文本聚类。
参加完数模之后休息了几天，今天继续看TF-IDF算法。上篇中对TF-IDF算法已经做了详细的介绍，在此不再赘述。今天主要是通过python，结合sklearn库实现该算法，并通过k-means算法实现简单的文档聚类。一 结巴分词&nbs
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2023-06-13 20:18:52
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