計算細節:參見知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer徹底說清楚” 1.根據訓練集語料庫,計算出tfidf值 2.計算出測試語句每個詞語的tfidf值(只有當測試語句的詞語在訓練語料庫的dictionary中,測試語句的詞語才會計算tfidf值 ...
轉自:http: blog.csdn.net liuxuejiang blog article details utm source tuicool 在文本處理中,TF IDF可以說是一個簡單粗暴的東西。它可以用作特征抽取,關鍵詞篩選等。 以網頁搜索 核能的應用 為例,關鍵字分成 核能 的 應用 。根據直覺,我們知道,包含這三個詞較多的網頁比包含它們較少的網頁相關性強。但是僅僅這樣,就會有漏洞,那 ...
2015-02-03 18:59 0 5535 推薦指數:
計算細節:參見知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer徹底說清楚” 1.根據訓練集語料庫,計算出tfidf值 2.計算出測試語句每個詞語的tfidf值(只有當測試語句的詞語在訓練語料庫的dictionary中,測試語句的詞語才會計算tfidf值 ...
寫在前面的話,既然是學習版本,那么就不是一個好用的工程實現版本,整套代碼全部使用List進行匹配效率可想而知。 【原文轉自】:http://computergodzilla.blogspot.com/2013/07 ...
sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_ext ...
LabelEncoder的說明: ...
決定系數R2 sklearn.metrics中r2_score 格式 sklearn.metrics.r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) R ...
利用sklearn計算文本相似性,並將文本之間的相似度矩陣保存到文件當中。這里提取文本TF-IDF特征值進行文本的相似性計算。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import ...
今天晚上,筆者接到客戶的一個需要,那就是:對多分類結果的每個類別進行指標評價,也就是需要輸出每個類型的精確率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。 對於這個需求,我們可以用sklearn來解決,方法並沒有難,筆者在此僅做記錄,供自己以后以及讀者參考 ...
1、讀入文本內容 2、將手動分完詞的文本進行詞頻統計 3、計算tf值 4、計算IDF 5、計算tfidf 6、將每個文本中tfidf值排名前100的詞和相應的tfidf值輸出 ...