tf-idf

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    爲網頁計算tf-idf

    我是IR新手，我想計算網頁的tf-idf。 對於「tf」部分，我想計算一個網頁內容中每個單詞的頻率。 對於「idf」部分，我想比較多個網頁的內容。 是否有工具/ API可以幫助解決這個問題？任何平臺都可以。有人可以解釋我該如何實現這一目標？ 謝謝大家。
    information-retrieval tf-idf 2015-05-29

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    最好的方法來匹配2個文本文件

    我想使這樣的軟件，使2文本文件智能有點像檢查多少文本匹配，不喜歡DIFF 我搜索了一個相當谷歌，我發現2件事是圖& TFIDF。 但我兩者之間的困惑，我不知道哪一個更好&也沒有任何其他技術相匹配的文本文檔
    tf-idf textmatching 2015-01-06

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    scikit-learn：tfidf模型表示

    tldr：tfidf稀疏矩陣是什麼樣的？ 假設我有以下幾點。 descriptions = ["he liked dogs", "she liked cats", "she hated cars"] tfidf = TfidfVectorizer() trained_model = tfidf.fit_transform(descriptions) 現在我想結合tfidf分數與文檔的其他功
    python machine-learning scikit-learn tf-idf 2015-04-20

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    LDA與tm包在R使用bigrams

    我有一個csv與每一行作爲文件。我需要對此執行LDA。我有以下代碼： library(tm) library(SnowballC) library(topicmodels) library(RWeka) X = read.csv('doc.csv',sep=",",quote="\"",stringsAsFactors=FALSE) corpus <- Corpus(VectorSo
    r text-mining tm tf-idf lda 2015-06-11

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    比較文檔 - 文檔相似性

    我目前正在NLP/IR中執行一個java項目，並且對此很新。 該項目由一個包含大約1000個文檔的集合組成，其中每個文檔包含大約100個單詞，其結構爲包含具有術語頻率的單詞。我想根據文檔（來自集合）找到類似的文檔。 使用TF-IDF，爲查詢（給定文檔）和集合中的每個其他文檔計算tf-idf，然後將這些值作爲具有餘弦相似度的矢量進行比較。這可以讓他們的相似性有所洞察嗎？或者因爲大的查詢（文檔）而不合
    java nlp similarity information-retrieval tf-idf 2015-04-24

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    使用sklearn查找文檔中特定單詞的tf-idf得分

    我有一些代碼在文檔集合上運行基本的TF-IDF矢量化工具，返回DXF的稀疏矩陣，其中D是文檔數，F是數字的條款。沒問題。 但是，如何找到文檔中特定術語的TF-IDF分數？即在術語之間（在其文本表示中）和它們在所產生的稀疏矩陣中的位置之間是否存在某種詞典？
    python scikit-learn tf-idf 2015-06-22

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    Elasticsearch字頻率和關係

    我在想，是否有可能在整個索引或別名中得到Elasticsearch字段中前十個最常用的單詞。 這裏是我想要做的事：從各種文檔類型（的Word，PowerPoint，PDF等）提取 我索引的文本文件，這些進行了分析，並存儲在一個名爲doc_content場。我想知道是否有一種方法可以找到存儲在doc_content字段中的特定索引中最常用的單詞。 爲了讓它更清晰，讓我們假設我是索引Amazon和eB
    elasticsearch frequency tf-idf 2015-05-04

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    如何根據同一句子中使用的頻率對單詞進行分組？

    我有一個正文，500個句子。句子顯然被剝奪了，爲了簡單起見，我們假設一段時間。每個句子大約有10-20個單詞。 我想把它分解成統計最常用在同一句子中的單詞組。這是一個簡單的例子。 This is a sentence about pink killer cats chasing madonna. Sometimes when whales fight bricklayers, everyone
    ruby grouping tf-idf 2015-06-24

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    Python代碼來確定tt文件中的每條推文的tf-idf

    我希望能夠以一種方式幫助我從.txt文件中讀取內容（將它們視爲單個文檔）和確定每條推文的tf-idf。 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division, unicode_literals import math from textblob import TextBlob as tb def tf(word, blob):
    python twitter tf-idf 2015-02-05

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    通過字符串行而不是整個文本文件的TF-IDF

    我已經將TF-IDF實現爲一個簡單的程序，但是想要計算每行的TF-IDF而不是整個文件。 我已經使用from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer看着下面的鏈接作爲一個例子tf-idf feature weights using sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer 這
    python scikit-learn tf-idf 2015-04-08
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