（6）文本挖掘（三）——文本特征TFIDF權重計算及文本向量空間VSM表示
建立文本數據數學描寫敘述的過程分為三個步驟：文本預處理、建立向量空間模型和優化文本向量。 文本預處理主要採用分詞、停用詞過濾等技術將原始的文本字符串轉化為詞條串或者特點的符號串。文本預處理之后，每個文本的詞條串被進一步轉換為一個文本向量，向量的每一維相應一個詞條，其值反映的是這個詞 ...
原文：向量空間模型VSM
本節主要介紹文本分類中的一種算法即向量空間模型，這個算法很經典，包含文本預處理 特征選擇 特征權值計算 分類算法 這是VSM的幾個主要步驟，在宗老師的書里都有詳細的講解，這里也會進行深入的講解，淺顯易懂的是目的，深入理解是目標，下面給出這個VSM模型的方框流程圖： 其中分詞和詞袋的建立我們在前兩節進行解釋了，這一節將主要介紹特征詞選擇 文本模型表示 VSM ，分類算法的建立。下面就系統的進行梳理V ...
2019-12-25 17:21 0 1441 推薦指數：
相關推薦
向量空間模型（Vector Space Model）
搜索結果排序是搜索引擎最核心的構成部分，很大程度上決定了搜索引擎的質量好壞。雖然搜索引擎在實際結果排序時考慮了上百個相關因子，但最重要的因素還是用戶查詢與網頁內容的相關性。（ps：百度最臭名朝著的“競 ...
信息檢索技術——向量空間模型
上次介紹了信息檢索技術——布爾檢索，布爾模型已經可以解決一個很重要的問題，就是找到和用戶需求相關的文檔(其中還需要很多處理，比如分詞，歸一化，去掉停用詞等等，我們只是介紹主要的框架流程)。但是這樣找到的文檔會有很多，也許上千個，也許上萬個，這遠遠不是用戶所要的。用戶也不會去從幾萬個文檔中挑選 ...
向量空間模型(Vector Space Model)的理解
||} \] 因此，用向量來表示文檔，然后就可以用余弦來計算兩篇文章之間的相似度了。 2. 詞袋模型 ...
文本分類三之向量空間模型
對原始數據集進行分詞處理，並且通過綁定為Bunch數據類型，實現了數據集的變量表示。 文本分類的結構化方法就是向量空間模型，把文本表示為一個向量，該向量的每個特征表示為文本中出現的詞。通常，把訓練集中出現的每個不同的字符串都作為一個維度，包括常用詞、專有詞、詞組和其他類型的模式串，如電子郵件地址 ...
向量空間
1. 向量空間 向量空間表示一整個空間的向量，但不是任意向量的集合都能被稱為向量空間。向量空間必須滿足一定規則：該空間對空間內向量的線性組合（相加，數乘）封閉。也就是說如果一個向量集合所組成的空間滿足兩種操作（數乘、相加）且通過這兩種操作及他們之間的線性組合后的向量仍然在這個集合所形成 ...
向量組與向量空間
1、n個有次序的數，組成的數組稱為n維向量，這n個數稱作分量，第i個數稱作第i個分量。由若干個同維向量可組成向量組 2、向量組A與系數k的線性組合表示為： 如果： 則稱向量b可以有向量組X線性表示 3、向量組B可以由向量組A線性表示的充要條件是R(A)=R ...
文本相似度算法——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 ...