Python 文本相似度和聚類 文本數據是非結構化的和高噪聲的。在執行文本分類時,擁有標記合理的訓練數據和有監督學習大有裨益。但是,文檔聚類是一個無監督的學習過程,將嘗試通過讓機器學習各種各樣的文本文檔及其特征、相似度以及它們之間的差異,來講文本 文檔分割和分類為單獨的類別。這使得文檔聚類更具 ...
catalogue . TF IDF Relevant Link: . 基於空間向量的余弦算法 . 最長公共子序列該算法的最大缺陷是計算CPU消耗較大 為進一步提升該算法,我們可以將字符相同節點的值加上左上角 d i ,j 的值,這樣即可獲得最大公共子串的長度。如此一來只需以行號和最大值為條件即可截取最大子串 Relevant Link: . 最小編輯距離算法 設A B為兩個字符串,狹義的編輯距離 ...
2016-08-05 14:12 0 6621 推薦指數:
Python 文本相似度和聚類 文本數據是非結構化的和高噪聲的。在執行文本分類時,擁有標記合理的訓練數據和有監督學習大有裨益。但是,文檔聚類是一個無監督的學習過程,將嘗試通過讓機器學習各種各樣的文本文檔及其特征、相似度以及它們之間的差異,來講文本 文檔分割和分類為單獨的類別。這使得文檔聚類更具 ...
文本相似度算法 1.信息檢索中的重要發明TF-IDF 1.1TF Term frequency即關鍵詞詞頻,是指一篇文章中關鍵詞出現的頻率,比如在一篇M個詞的文章中有N個該關鍵詞,則 (公式1.1-1) 為該關鍵詞在這篇文章中的詞頻。 1.2IDF Inverse document ...
在工作中一直使用余弦相似度算法計算兩段文本的相似度和兩個用戶的相似度。一直弄不明白多維的余弦相似度公式是怎么推導來的。今天終於花費時間把公式推導出來,其實很簡單,都是高中學過的知識,只是很多年沒用了,都還給老師了。本文還通過一個例子演示如果使用余弦相似度計算兩段文本的相似度。 余弦函數 ...
轉載請注明出處: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 導語 在NLP領域,語義相似度的計算一直是個難題:搜索場景下query和Doc的語義相似度、feeds場景下Doc和Doc的語義相似度、機器翻譯場景下 ...
0 引言 在自然語言處理任務中,我們經常需要判斷兩篇文檔是否相似、計算兩篇文檔的相似程度。比如,基於聚類算法發現微博熱點話題時,我們需要度量各篇文本的內容相似度,然后讓內容足夠相似的微博聚成一個簇;在問答系統中,我們會准備一些經典問題和對應的答案,當用戶的問題和經典問題很相似時,系統直接返回 ...
BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms app ...
背景 最近做一個爬蟲相關的項目,需要排除掉一些相似的鏈接,比如分頁控件里上一頁,下一頁等等沒什么用的鏈接. 編輯距離算法 編輯距離,又稱Levenshtein距離(萊文斯坦距離也叫做Edit Distance),是指兩個字串之間,由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數,如果它們的距離越大 ...
參考: 文本比較算法Ⅰ——LD算法 文本比較算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法 文本比較算法Ⅲ——計算文本的相似度 文本比較算法Ⅳ——Nakatsu算法 目錄: 問題 LD算法 Needleman/Wunsch算法 Nakatsu算法 ...