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。 tf–idf is the product of two ...
注:本文轉載自阮一峰老師的博文,原文地址:http: www.ruanyifeng.com blog cosine similarity.html 今天,我們再來研究另一個相關的問題。有些時候,除了找到關鍵詞,我們還希望找到與原文章相似的其他文章。比如, Google新聞 在主新聞下方,還提供多條相似的新聞。 為了找出相似的文章,需要用到 余弦相似性 cosine similiarity 。下面 ...
2019-09-11 21:33 0 404 推薦指數:
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。 tf–idf is the product of two ...
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 ...
概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。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 ...
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 ...
句子A:我喜歡看電視,不喜歡看電影。 句子B:我不喜歡看電視,也不喜歡看電影。 請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度? 基本思路是:如果這兩句話的用詞越相似,它們的內容就應該越相似。因此,可以從詞頻入手,計算它們的相似程度。 第一步,分詞。 句子 ...
編寫此腳本的目的: 本人從事軟件測試工作,近兩年發現項目成員總會提出一些內容相似的問題,導致開發抱怨。一開始想搜索一下是否有此類工具能支持查重的工作,但並沒找到,因此寫了這個工具。通過從紙上談兵到着手實踐,還是發現很多大大小小的問題(一定要動手去做喔!),總結起來就是理解清楚參考資料、按需 ...
假設現在有一篇很長的文章,要從中提取出它的關鍵字,完全不人工干預,那么怎么做到呢?又有如如何判斷兩篇文章的相似性的這類問題,這是在數據挖掘,信息檢索中經常遇到的問題,然而TF-IDF算法就可以解決。這兩天因為要用到這個算法,就先學習了解一下。 TF-IDF概述 在接觸 ...
Pluggable Similarity Algorithms Before we move on from relevance and scoring, we will finish ...