NLP基础——词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）
（1）词集模型（Set Of Words）： 单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个。 （2）词袋模型（Bag Of Words）： 如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数）。 为文档生成对应的词集模型和词袋模型 考虑如下的文档 ...
原文：NLP入门（一）词袋模型及句子相似度
本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇，以后我们就要步入NLP时代。 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型 Bag of Words 以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度 余弦相似度，cosine similarity 。 首先，让我们来看一下，什么是词袋模型。我们以下面两个简单句子为例： 通常，NLP无法一下子处理完整的段落或句子，因此，第一步往往是分句和分词。这里只有句子，因此我们只需要分词 ...
2018-11-01 11:41 0 2466 推荐指数：
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