我正在開發一個基於搜索引擎的應用程序，並且正在研究Lucene java框架，我被默認的lucene提供的評分功能弄糊塗了，比如默認的tf-idf和餘弦相似度計分功能是否實現，或者我們必須做別的事嗎？ public class LuceneTester {
String indexDir = "C:\\Users\\hamda\\Documents\\NetBeansProjects\\luc
我有一個數據集，其中包含約30k個獨特文檔，因爲它們中包含特定關鍵字，所以被標記。數據集中的一些關鍵字段是文檔標題，文件大小，關鍵字和摘錄（圍繞關鍵字50個字）。這些〜30k獨特文檔中的每一個文檔都有多個關鍵字，每個文檔在每個關鍵字的數據集中都有一行（因此，每個文檔都有多行）。這是在把原始數據的重點領域可能是什麼樣子的樣本： Raw Data Example 我的目標是建立一個模型，對於某些出現次
我試圖匹配兩個不同數據幀df1和df2的公司名稱。我試圖在兩列上實現tf-idf和餘弦相似性 - df1中的company1和df2中的company2。 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
v = T
我有一列短句子和一個分類變量列的spark數據框。我想對分類變量上的句子one-hot-encoding執行tf-idf，然後將其輸出到驅動程序中的稀疏矩陣（一旦它的尺寸更小）（對於scikit-learn模型）。 什麼是以稀疏形式從火花中獲取數據的最佳方式？似乎在稀疏向量上只有一個toArray()方法，它輸出numpy數組。但是，文檔確實說scipy稀疏數組can be used in the
我試圖計算的TFIDF餘弦相似矩陣，使用Apache的火花。 這裏是我的代碼： def cosSim(input: RDD[Seq[String]]) = {
val hashingTF = new HashingTF()
val tf = hashingTF.transform(input)
tf.cache()
val idf = new IDF().f