原文:特征值提取之 -- TF-IDF值的簡單介紹

首先引用百度百科的話: TF IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨着它在語料庫中出現的頻率成反比下降。 TF IDF實際上是:TF IDF,TF詞頻 Term Frequency ,IDF逆向文件頻率 Inverse Document Frequency 。 TF表示詞條在文檔中出現的頻 ...

2014-12-04 14:39 0 4906 推薦指數:

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TF-IDF介紹

TF-IDF是什么 TF-IDF是一種統計方法,用以評估一個詞對於一篇文章或語料庫中一篇文章的重要性。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨着它在語料庫中出現的頻率成反比下降。 TF-IDF的使用場景 TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用,作為文件與用戶查詢之間相關 ...

Tue Dec 11 03:54:00 CST 2018 0 2526
特征提取方法: one-hot 和 TF-IDF

one-hot 和 TF-IDF是目前最為常見的用於提取文本特征的方法,本文主要介紹兩種方法的思想以及優缺點。 1. one-hot 1.1 one-hot編碼   什么是one-hot編碼?one-hot編碼,又稱獨熱編碼、一位有效編碼。其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼,每個 ...

Tue Oct 31 03:58:00 CST 2017 7 41572
特征值(Eigenvalues)和特征向量(Eigenvectors)的簡單介紹

特征值在動態問題中具有十分重要的地位,基於$ Ax=\lambda x $,我們簡要介紹一下特征值的相關概念。 以對矩陣A的加權 $ A,A^2,A^3,... $ 為例,假設你需要需要得到 $ A^{100} $。如下所示,在數次加權之后 $ A^{100} $ 會接近一個固定的 ...

Mon Jun 20 18:42:00 CST 2016 0 1539
python 分詞計算文檔TF-IDF並排序

文章來自於我的個人博客:python 分詞計算文檔TF-IDF並排序 該程序實現的功能是:首先讀取一些文檔,然后通過jieba來分詞,將分詞存入文件,然后通過sklearn計算每一個分詞文檔中的tf-idf,再將文檔排序輸入一個大文件里 依賴包: sklearn ...

Mon Apr 17 21:22:00 CST 2017 0 2967
TF-IDF來判斷詞的重要性

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種統計方法,用於評估一個詞對N篇文章或一個語料庫中其中一篇文章的重要性。 一個詞在一篇文章中出現的次數並不能表明該詞的重要性,例如“我們”,“的”這種常見詞,我們需要TF-IDF統計方法。 詞 ...

Wed Dec 28 22:01:00 CST 2011 0 3233
文本預處理和計算TF-IDF

計算文檔的TF-IDF 參考鏈接: 英文文本挖掘預處理流程總結,文本挖掘預處理之向量化,文本挖掘預處理之TF-IDF 1.TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 詞頻-逆文件頻率)。 是一種用於資訊檢索與資訊 ...

Mon Apr 16 01:24:00 CST 2018 0 1077
TF-IDF算法介紹

1、TF-IDF算法介紹及名詞解釋   TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency,詞頻-逆向文件頻率)是一種用於信息檢索、文本處理、數據挖掘等領域的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一 ...

Tue Aug 04 06:00:00 CST 2020 0 846
初學Hadoop之計算TF-IDF

1.詞頻 TF(term frequency)詞頻,就是該分詞在該文檔中出現的頻率,算法是:(該分詞在該文檔出現的次數)/(該文檔分詞的總數),這個越大表示這個詞越重要,即權重就越大。 例如:一篇文檔分詞后,總共有500個分詞,而分詞”Hello”出現的次數是20次,則TF ...

Sun May 10 02:49:00 CST 2015 0 3907
 
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