原文:TF-IDF 文本相似度分析

前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J EE server运行状态的数据 CPU,Menory... ,打算通过训练JVM的数据来建立分类模型,用于server状态的分类。这个过程中发现最难的地方就是构建训练数据集,训练数据必须要有明确的type flag,用以表示数据向量采集当时,server所处的状态类别。简单的说,就是大家不清楚哪些数 ...

2016-03-04 22:58 0 5429 推荐指数:

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NLP文本相似(TF-IDF)

本篇博文是数据挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似的理论部分,下一篇是代码实战。 我们在比较事物时,往往会用到“不同”,“一样”,“相似”等词语,这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论,究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分 ...

Mon Jan 15 00:01:00 CST 2018 1 26235
Spark实现TF-IDF——文本相似计算

在Spark1.2之后,Spark自带实现TF-IDF接口,只要直接调用就可以,但实际上,Spark自带的词典大小设置较于古板,如果设置小了,则导致无法计算,如果设置大了,Driver端回收数据的时候,容易发生OOM,所以更多时候都是自己根据实际情况手动实现TF-IDF ...

Fri Sep 06 00:10:00 CST 2019 0 1000
文本相似TF-IDF和BM25算法

1,$TF-IDF$算法   $TF$是指归一化后的词频,$IDF$是指逆文档频率。给定一个文档集合$D$,有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文档集合总共包含$m$个词(注:一般在计算$TF-IDF$时会去除如“的”这一类的停用词),有$w_1, w_2 ...

Tue Mar 12 22:25:00 CST 2019 0 5608
文本相似算法——空间向量模型的余弦算法和TF-IDF

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF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。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文 ...

Sat Jan 31 00:08:00 CST 2015 0 13245
<tf-idf + 余弦相似> 计算文章的相似

背景知识: (1)tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。 tfidf is the product of two ...

Sun Jun 04 23:37:00 CST 2017 0 8192
文本相似分析(基于jieba和gensim)

##基础概念 本文在进行文本相似分析过程分为以下几个部分进行, 文本分词 语料库制作 算法训练 结果预测 分析过程主要用两个包来实现jieba,gensim jieba:主要实现分词过程 gensim:进行语料库制作和算法训练 ##结巴(jieba)分词 ...

Sat Apr 13 22:23:00 CST 2019 0 6155
 
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