1. 詞袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是機器學習算法的一個主要應用領域。然而,原始數據的這些符號序列不能直接提供給算法進行訓練,因為大多數算法期望的是固定大小的數字特征向量,而不是可變長度的原始文本。 為了解決這個問題,scikit-learn提供了從文本內容中提取 ...
緒論 最近做課題,需要分析短文本的標簽,在短時間內學習了自然語言處理,社會標簽推薦等非常時髦的技術。我們的需求非常類似於從大量短文本中獲取關鍵詞 融合社會標簽和時間屬性 進行用戶畫像。這一切的基礎就是特征詞提取技術了,本文主要圍繞關鍵詞提取這個主題進行介紹 英文 。 不同版本python混用 官方用法 Python 和python 是一個神一般的存在,如何讓他們共存呢,直到我用了pycharm我 ...
2016-11-23 22:29 0 3037 推薦指數:
1. 詞袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是機器學習算法的一個主要應用領域。然而,原始數據的這些符號序列不能直接提供給算法進行訓練,因為大多數算法期望的是固定大小的數字特征向量,而不是可變長度的原始文本。 為了解決這個問題,scikit-learn提供了從文本內容中提取 ...
假設有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取這段文本的特征呢? 一個簡單的方法就是使用詞袋模型(bag of words ...
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html ...
TF-IDF對訓練數據做詞頻及概率統計; 分類使用朴素貝葉斯計算所有類目的概率; 適用於電商的 ...
基於TF-IDF的新聞標簽提取 1. 新聞標簽 新聞標簽是一條新聞的關鍵字,可以由編輯上傳,或者通過機器提取。新聞標簽的提取主要用於推薦系統中,所以,提取的准確性影響推薦系統的有效性。同時,對於將標簽展示出來的新聞網站,標簽的准確性也會影響用戶體驗。 2. 新聞標簽提取算法 新聞 ...
在文本分類中,需要先對文本分詞,原始的文本中可能由幾十萬個中文詞條組成,維度非常高。另外,為了提高文本分類的准確性和效率,一般先剔除決策意義不大的詞語,這就是特征詞提取的目的。本文將簡單介紹幾種文本特征詞提取算法。 信息增益(IG) 對於一個系統,其信息熵為\(H(S)=-\sum_{i ...
上一篇中,主要說的就是詞袋模型。回顧一下,在進行文本分類之前,我們需要把待分類文本先用詞袋模型進行文本表示。首先是將訓練集中的所有單詞經過去停用詞之后組合成一個詞袋,或者叫做字典,實際上一個維度很大的向量。這樣每個文本在分詞之后,就可以根據我們之前得到的詞袋,構造成一個向量,詞袋中有多少個詞 ...
TF-IDF TF-IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)是信息檢索領域非常重要的搜索詞重要性度量;用以衡量一個關鍵詞w對於查詢(Query,可看作文檔)所能提供的信息。詞頻(Term Frequency, TF)表示關鍵詞w在文檔Di ...