原文:经典文本特征表示方法: TF-IDF

引言 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF IDF 这个名字, 从它在 世纪 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重 W ...

2020-05-24 19:27 0 1018 推荐指数:

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【sklearn文本特征提取】词袋模型/稀疏表示/停用词/TF-IDF模型

1. 词袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域。然而,原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练,因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量,而不是可变长度的原始文本。 为了解决这个问题,scikit-learn提供了从文本内容中提 ...

Sun Oct 20 18:05:00 CST 2019 0 835
特征提取方法: one-hot 和 TF-IDF

one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征方法,本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。 1. one-hot 1.1 one-hot编码   什么是one-hot编码?one-hot编码,又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个 ...

Tue Oct 31 03:58:00 CST 2017 7 41572
文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

绪论 最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术。我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像。这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文)。 不同版本 ...

Thu Nov 24 06:29:00 CST 2016 0 3037
TF-IDF介绍

TF-IDF是什么 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个词对于一篇文章或语料库中一篇文章的重要性。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。 TF-IDF的使用场景 TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关 ...

Tue Dec 11 03:54:00 CST 2018 0 2526
TF-IDF及其算法

概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数 ...

Tue Jul 17 23:03:00 CST 2012 8 78899
TF-IDF模型

TF-IDF模型 1. 理论基础   由于数据挖掘所有数据都要以数字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以进行文本挖掘时需要先对字符串进行数字化,从而能够进行计算。TF-IDF就是这样一种技术,能够将字符串转换为数字,从而能够进行数据计算。   TF-IDF(term ...

Sat Aug 26 00:42:00 CST 2017 0 2034
Spark TF-IDF

1、概念 Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式,原始特征通过hash函数,映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率,就可以知道对应词的频率。 这种方式避免设计一个全局1对1的词到索引的映射,这个映射在映射大量语料库时需要花费更长的时间 ...

Fri Jan 10 00:27:00 CST 2020 0 1037
 
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