lsa

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    如何處理餘弦相似度的負值

    我根據條款計算了我的文檔的tf-idf。然後，我應用LSA來降低條款的維度。 'similarity_dist'包含負值（參見下表）。我如何計算範圍0-1的餘弦距離？ tf_vectorizer = CountVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, tokenizer=tokenize_and_stem, stop_words='english') %time tf
    python scikit-learn svd cosine-similarity lsa 2016-05-26

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    繼續不正確的循環

    我有python 2.7，這是我的代碼，當我運行它，我得到這個錯誤：'繼續'不正確的循環。 我知道'繼續'應該在循環內部，但我在if裏面使用它，那我該怎麼辦？ from numpy import zeros from scipy.linalg import svd from math import log from numpy import asarray, sum #from nltk.
    python arabic lsa 2016-05-31

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    中的R

    比較選擇2列存儲在每個行中的文本我有2個矢量 一個= C（ 「ABC」， 「DEF」， 「GHI」， 「JKL」） B = C（ 「ABC」， 「dez」，「gyx」，「mno」） 如何獲得餘弦值以比較相應的條目？在這種情況下，我需要能夠說每個向量中的第一個條目完全相似，並且每個向量中的第二個條目稍微相似...並且每個向量中的最後一個條目完全不相似？我嘗試了LSA包 - 但我能得到一個整體的餘弦值
    r text-mining cosine-similarity lsa 2016-02-24

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    如何獲得LSA的相似度

    我正在進行潛在語義分析，我試圖從2個文檔中獲得相似度。我在Python上運行我的潛在語義分析代碼，當我運行它時，我得到： Here are the singular values [ 0.7376057 0.4596623 0.25422212] Here are the first 3 columns of the U matrix [[ 0.98465137 -0.172792 -0.0
    python similarity lsa sentence-similarity 2016-06-12

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    Scala將[Seq [string]轉換爲[String]？ （在詞形化後的TF-IDF）

    我嘗試學習scala和特定文本minning（詞形化，TF-IDF矩陣和LSA）。 我有一些文本我想要lemmatize並作出分類（LSA）。我在cloudera上使用spark。 所以我用了stanfordCore NLP fonction： def plainTextToLemmas(text: String, stopWords: Set[String]): Seq[String] = {
    scala tf-idf lemmatization lsa 2017-07-16

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    如何羣集下使用潛在語義分析（LSA）主題文件

    我一直對潛在語義分析（LSA）和應用這個例子：https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html 它包括以下主題的條款集羣，但無法找到任何我們可以如何在主題下聚集文件。 在這個例子中，它說'根據LSI看來，「樹」，「圖」和「未成年人」都是相關詞（對第一個主題的方向貢獻最大），而第二個話題實際上與所有其他詞語有關。正如預期的那樣，前五個文檔與第二個主題更爲緊密相關，而
    python cluster-analysis tf-idf lsa 2016-06-14

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    爲什麼做文本聚類

    當我從下面這個Scikit使用教程K均值文本聚類學習K-手段之前使用LSA： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/text/document_clustering.html 在這個例子中，可選LSA（使用SVD）用於執行降維。 爲什麼這很有用？使用「max_features」參數可以在TF-IDF矢量化器中控制尺寸（特徵）的數量。 我知道LSA
    python scikit-learn k-means svd lsa 2017-02-22

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    如何使用TF-IDF或LSA與gensim計算詞彙相似度？

    我知道gensim中的word2vec可以計算單詞之間的相似度。但是現在我想用TF-IDF或者LSA來計算詞的相似度，用gensim。怎麼做？ 注：計算使用LSA與gensim文檔相似性很容易：http://radimrehurek.com/gensim/wiki.html
    python nlp tf-idf gensim lsa 2016-03-14

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    將單詞轉化爲潛在語義分析（LSA）向量

    有沒有人有任何關於如何使用Python和scikit-learn將文檔中的單詞轉換爲LSA向量的建議？我發現這些網站here和here，它們規定了如何將整個文檔轉換爲lsa矢量，但我有興趣轉換單個單詞本身。 最終結果是從每個句子中總結所有向量（表示每個詞），然後比較連續句子以評估語義相似性。
    python vector scikit-learn tf-idf lsa 2017-01-10

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    Scikit學習TruncatedSVD文檔

    我打算使用sklearn.decomposition.TruncatedSVD爲一個Kaggle 比賽進行LSA，我知道後面SVD和LSA數學，但我通過 scikit學習的用戶指南困惑，所以我不知道怎麼樣實際適用 TruncatedSVD。 在the doc，它指出： 此操作後， U_k * transpose(S_k)是變換訓練k功能（在API中稱爲n_components）設置 這是爲什麼？我
    scikit-learn nlp svd kaggle lsa 2016-03-28
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