tf-idf

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    你好,我想提出以下的實驗中,首先我創建了一個名爲矢量器:TFIDF: tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,3),analyzer='word',max_features=500) 然後我向量化以下列表: tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(listComments)

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    我有一個ElasticSearch索引。鑑於索引中的文檔ID,我希望通過TF-IDF分數獲得文檔中的單詞列表。有可能編寫一個ES查詢來獲取列表嗎? 在此先感謝。

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    讓我先給我的TFIDF措施的理解: TF(T)=(次項t號碼出現在文檔中)/(總文檔中的術語)的數目 IDF(T)= log_e(的文件總數/文件與在它詞條t) my source, and good explanation 所以有1個IDF度量的每一個字數量在語料庫中。 但是Tf對於每個單詞和語料庫中的每個文檔都是「存在」的。 假設一個單詞在2個文檔中有Tf = 1,那麼TfIdf對於這兩個單詞

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    我正在學習多標籤分類並嘗試從scikit學習實現tfidf教程。 我正在處理一個文本語料庫來計算其tf-idf分數。 我使用模塊sklearn.feature_extraction.text爲目的。使用CountVectorizer和TfidfTransformer我現在已經爲每個詞彙表使用了我的語料庫vectorised和tfidf。 的問題是,我有一個稀疏矩陣現在,像: (0, 47) 0.1

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    我試圖在一些訓練和測試數據上訓練svm模型。計劃效果很好,如果我結合試驗和訓練數據,但如果我把他們和檢驗模型準確性它說 Traceback (most recent call last): File "/home/PycharmProjects/analysis.py", line 160, in <module> main() File "/home/Pycharm

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    我有一個帶有5個文檔的文本語料庫,每個文檔之間用/ n分隔。我想爲文檔中的每個單詞提供一個id並計算其各自的tfidf分數。 例如,假設我們有一個名爲「corpus.txt」文本語料庫如下: - 「堆棧 過流 文本量化scikit 蟒蛇SciPy的稀疏CSR」 在計算使用 mylist =list("corpus.text") vectorizer= CountVectorizer x_cou

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    我的目標是找到兩個文檔(單詞集合)之間的相似度值。我已經找到了幾個答案,如this SO post或this SO post,它們提供了Python庫來實現這個功能,但是我很難理解這種方法並使其適用於我的用例。 如果我理解正確,文檔的TF-IDF是根據給定的術語計算的,對嗎?這就是我對Wikipedia article的解釋:「tf-idf ...是一個數字統計,旨在反映一個詞對文檔的重要性。」

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    我想獲取MovieLens標記數據集的tf-idf表示形式。該標籤是一個'COO - 格式: import pandas as pd ratings = pd.read_csv('data/ratings.csv',sep=',') movies = pd.read_csv('data/movies.csv',sep=',') tags = pd.read_csv('data/tags.c

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    任何人都可以解釋嗎? 我的理解: tf >= 0 (absolute frequency value) tfidf >= 0 (for negative idf, tf=0) sparse entry = 0 nonsparse entry > 0 所以確切的稀疏/非稀疏的比例應與下面的代碼創建的兩個DTM的相同。 library(tm) data(crude) dtm

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    我試着爲查詢和文檔計算TF-IDF,並使用COS距離對結果進行排名並得到Top50類似文檔。 同樣,我計算BM25得分並將最高BM25得分評爲No.1,並獲得前50個相似文件。 但是,對於TF-IDF和BM25,結果都不好。 (數據集是標籤測試數據集的大小爲1400的文檔。): For example in the testing dataset judgment the queryID=1