计算细节:参见知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer彻底说清楚” 1.根据训练集语料库,计算出tfidf值 2.计算出测试语句每个词语的tfidf值(只有当测试语句的词语在训练语料库的dictionary中,测试语句的词语才会计算tfidf值 ...
转自:http: blog.csdn.net liuxuejiang blog article details utm source tuicool 在文本处理中,TF IDF可以说是一个简单粗暴的东西。它可以用作特征抽取,关键词筛选等。 以网页搜索 核能的应用 为例,关键字分成 核能 的 应用 。根据直觉,我们知道,包含这三个词较多的网页比包含它们较少的网页相关性强。但是仅仅这样,就会有漏洞,那 ...
2015-02-03 18:59 0 5535 推荐指数:
计算细节:参见知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer彻底说清楚” 1.根据训练集语料库,计算出tfidf值 2.计算出测试语句每个词语的tfidf值(只有当测试语句的词语在训练语料库的dictionary中,测试语句的词语才会计算tfidf值 ...
写在前面的话,既然是学习版本,那么就不是一个好用的工程实现版本,整套代码全部使用List进行匹配效率可想而知。 【原文转自】:http://computergodzilla.blogspot.com/2013/07 ...
sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_ext ...
LabelEncoder的说明: ...
决定系数R2 sklearn.metrics中r2_score 格式 sklearn.metrics.r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) R ...
利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中。这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import ...
今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。 对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考 ...
1、读入文本内容 2、将手动分完词的文本进行词频统计 3、计算tf值 4、计算IDF 5、计算tfidf 6、将每个文本中tfidf值排名前100的词和相应的tfidf值输出 ...