##基础概念 本文在进行文本相似度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 ...
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2018-07-26 18:02 0 2772 推荐指数:
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http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文。 原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度 ...
环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 ...
设计、多角度去解决问题。 脚本进行相似度分析的基本过程: 1、获取Bug数据。读取excel表, ...
目录 相似度 jieba分词 gensim 稀疏矩阵相似度 相似度 jieba分词 gensim 稀疏矩阵相似度 ...
环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值。 Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现 ...
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文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频,是指一篇文章中关键词出现的频率,比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词,则 (公式1.1-1) 为该关键词在这篇文章中的词频。 1.2IDF Inverse document ...