原文:TF-IDF模型的概率解释

信息检索概述 信息检索是当前应用十分广泛的一种技术,论文检索 搜索引擎都属于信息检索的范畴。通常,人们把信息检索问题抽象为:在文档集合D上,对于由关键词w ... w k 组成的查询串q,返回一个按查询q和文档d匹配度relevance q, d 排序的相关文档列表D 。 对于这一问题,先后出现了布尔模型 向量模型等各种经典的信息检索模型,它们从不同的角度提出了自己的一套解决方案。布尔模型以集合的 ...

2012-10-22 09:04 2 16320 推荐指数:

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TF-IDF模型

TF-IDF模型 1. 理论基础   由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化,从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术,能够将字符串转换为数字,从而能够进行数据计算。   TF-IDF(term ...

Sat Aug 26 00:42:00 CST 2017 0 2034
TF-IDF模型详解

1. 理论基础   由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化,从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术,能够将字符串转换为数字,从而能够进行数据计算。   TF-IDF(term frequency ...

Thu Aug 24 05:47:00 CST 2017 0 3172
词袋模型TF-IDF

引入“词袋”(BoW)和TF-IDF。BoW和TF-IDF都是帮助我们将文本句子转换为向量的技术。 ...

Fri Sep 18 07:42:00 CST 2020 0 582
TF-IDF介绍

TF-IDF是什么 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。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的使用场景 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 ...

Tue Dec 11 03:54:00 CST 2018 0 2526
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 ...

Tue Jul 17 23:03:00 CST 2012 8 78899
Bag-of-words模型TF-IDF模型

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR(information retrieval)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW ...

Mon Oct 17 21:23:00 CST 2016 1 3368
Spark TF-IDF

1、概念 Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式,原始特征通过hash函数,映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率,就可以知道对应词的频率。 这种方 ...

Fri Jan 10 00:27:00 CST 2020 0 1037
文本信息检索——布尔模型TF-IDF模型

文本信息检索——布尔模型TF-IDF模型 1. 布尔模型 ​ 如要检索“布尔检索”或“概率检索”但不包括“向量检索”方面的文档,其相应的查询表达式为:Q=检索 and (布尔or 概率 not向量),那么Q可以在其相应的(检索,布尔,概率,向量)标引词向量上取(1,1,0,0 ...

Mon Jun 03 06:23:00 CST 2019 0 826
 
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