原文:NLP學習筆記04---文本處理(分詞、詞過濾、文本表示、one-hot、文本相似度、TF-IDF)

.文本處理的一般流程 上圖中: 清洗包括無用的標簽 例如從網上爬取的文本中可能包含html標簽 特殊的符號 感嘆號 省略號等 停用詞 大寫轉小寫 標准化包括stemming lemmazatic 就是對英文詞匯中的名詞 動詞轉換化標准形態 本篇博客主要包括:分詞 word segmentation spell correction 拼寫糾錯 stop words removal 停用詞 stem ...

2020-04-23 14:47 0 1284 推薦指數:

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NLP文本相似(TF-IDF)

嗎?在我看來不是的,生活中通過“ 相似”這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 ...

Mon Jan 15 00:01:00 CST 2018 1 26235
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

的type flag,用以表示數據向量采集當時,server所處的狀態類別。簡單的說,就是大家不清楚哪些 ...

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(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
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
NLP點滴——文本相似

目錄 前言 字面距離 common lang庫 相同字符數 萊文斯坦距離(編輯距離) 定義 實現方式 ...

Tue Dec 06 18:50:00 CST 2016 6 16507
 
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