原文:Spark实现TF-IDF——文本相似度计算

在Spark . 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。不过,在本篇文章中,两种方式都会介绍。 数据准备: 一 Spark自带TF IDF Spark自带TF实现 首先需要实例化Ha ...

2019-09-05 16:10 0 1000 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
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
使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似计算

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似计算 字符匹配层次计算句子相似 计算两个句子相似的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度。比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 ...

Mon Feb 17 21:25:00 CST 2020 0 1322
 
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