原文:NLP文本相似度(TF-IDF)

本篇博文是數據挖掘部分的首篇,思路主要是先聊聊相似度的理論部分,下一篇是代碼實戰。 我們在比較事物時,往往會用到 不同 , 一樣 , 相似 等詞語,這些詞語背后都涉及到一個動作 雙方的比較。只有通過比較才能得出結論,究竟是相同還是不同。但是萬物真的有這么極端的區分嗎 在我看來不是的,生活中通過 相似度 這詞來描述可能會更加准確。比如男人和女人,雖然生理器官和可能思想有些不同,但也有相同的地方,那 ...

2018-01-14 16:01 1 26235 推薦指數:

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Spark實現TF-IDF——文本相似計算

在Spark1.2之后,Spark自帶實現TF-IDF接口,只要直接調用就可以,但實際上,Spark自帶的詞典大小設置較於古板,如果設置小了,則導致無法計算,如果設置大了,Driver端回收數據的時候,容易發生OOM,所以更多時候都是自己根據實際情況手動實現TF-IDF ...

Fri Sep 06 00:10:00 CST 2019 0 1000
TF-IDF 文本相似分析

  前陣子做了一些IT opreation analysis的research,從產線上取了一些J2EE server運行狀態的數據(CPU,Menory...),打算通過訓練JVM的數據來建立分類模 ...

Sat Mar 05 06:58:00 CST 2016 0 5429
文本相似TF-IDF和BM25算法

1,$TF-IDF$算法   $TF$是指歸一化后的詞頻,$IDF$是指逆文檔頻率。給定一個文檔集合$D$,有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文檔集合總共包含$m$個詞(注:一般在計算$TF-IDF$時會去除如“的”這一類的停用詞),有$w_1, w_2 ...

Tue Mar 12 22:25:00 CST 2019 0 5608
文本相似算法——空間向量模型的余弦算法和TF-IDF

1.信息檢索中的重要發明TF-IDF TF-IDF是一種統計方法,TF-IDF的主要思想是,如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高,並且在其他文章中很少出現,則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力,適合用來分類。TF詞頻(Term Frequency)指的是某一個給定的詞語在該文 ...

Sat Jan 31 00:08:00 CST 2015 0 13245
<tf-idf + 余弦相似> 計算文章的相似

背景知識: (1)tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想:如果某個詞比較少見,但是它在這篇文章中多次出現,那么它很可能就反映了這篇文章的特性,正是我們所需要的關鍵詞。 tfidf is the product of two ...

Sun Jun 04 23:37:00 CST 2017 0 8192
NLP點滴——文本相似

前言 在自然語言處理過程中,經常會涉及到如何度量兩個文本之間的相似性,我們都知道文本是一種高維的語義空間,如何對其進行抽象分解,從而能夠站在數學角度去量化其相似性。而有了文本之間相似性的度量方式,我們便可以利用划分法的K-means、基於密度的DBSCAN或者是基於模型的概率方法進行文本之間 ...

Fri Mar 03 07:09:00 CST 2017 4 28758
 
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