我最近在分配任務的地方是使用20_newgroups數據集，並使用3種不同的矢量化技術（文字包，TF，TFIDF）來表示文件的工作矢量格式，然後嘗試分析20_Newsgroups數據集中每個類之間的平均餘弦相似度之間的差異。所以這就是我在Python中想要做的。我正在讀取數據並將其傳遞給sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Bag's Wo
我使用以下代碼在〜20,000,000個文檔上生成了tf-idf模型，該模型效果很好。問題是，當我嘗試使用計算時的相似性指標linear_kernel內存使用情況炸燬： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
t
gensim.corpora.Dictionary是否保存了術語頻率？ 從gensim.corpora.Dictionary，它可能得到的話文檔頻率（即怎麼一個特定的詞出現在許多文件）： from nltk.corpus import brown
from gensim.corpora import Dictionary
documents = brown.sents()
brown_di
我想在包含許多行的文件上使用TfidfVectorizer（），每個文本都包含一個短語。然後我想用一小部分短語做一個測試文件，做TfidfVectorizer（），然後取原始文件和測試文件之間的餘弦相似度，這樣對於測試文件中的給定短語，我可以檢索出前N個匹配原始文件。這裏是我的嘗試： corpus = tuple(open("original.txt").read().split('\n'))
的文檔相似性，我使用TF-IDF與餘弦相似度計算描述 輸入字符串： 3/4x1/2x3/4 blk mi tee
下面是句子其中我需要找到類似的輸入字符串句子 smith-cooper® 33rt1 reducing pipe tee 3/4 x 1/2 x 3/4 in npt 150 lb malleable iron black
smith-cooper®
我計算TF和IDF： import argparse
from os import system
### args parsing
parser = argparse.ArgumentParser(description='runs TF/IDF on a directory of
text docs')
parser.add_argument("-i","--input", help