原文:NLP文本相似度(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度的理论部分,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吗 在我看来不是的,生活中通过 相似度 这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人,虽然生理器官和可能思想有些不同,但也有相同的地方,那 ...

2018-01-14 16:01 1 26235 推荐指数:

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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
TF-IDF 文本相似分析

  前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE 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 ...

Sat Mar 05 06:58:00 CST 2016 0 5429
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
NLP点滴——文本相似

前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间 ...

Fri Mar 03 07:09:00 CST 2017 4 28758
 
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