Python3入门（八）Python3 OS文件/目录方法os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。常用的方法如下表所示：序号方法及描述1os.access(path, mode) 检验权限模式2os.chdir(path) 改变当前工作目录3os.chflags(path, flags) 设置路径的标记为数字标记。4os.chmod(path, mode) 更改权限5os.chown(p
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizertfidf = TfidfVectorizer()corpus=["我 来到 北京 清华大学",#第一类文本切词后的结果，词之间以空格隔开 "他 来到 了 网易 杭研 大厦",#第二类文本的切词结果 "小明 硕士 毕业 与 中国 科学院",#第三类文本的
原创
2022-10-21 16:12:22
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最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。
隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic
Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的，近
些年它们也被不断应用到其他领域中，并得到了不错的应用效果。比如，
概念：词频（Term Frequency）：指的是某一指定的词在该文档中出现的次数。 逆文档频率（Inverse DocumentFrequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比。TF-IDF：衡量某个词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。计算公式：TF=该词在文档中出现的频率。IDF=log(文档总数/包含该词的文档数+1）TF-IDF=TF*IDF
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2024-01-16 15:50:51
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1.含义在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency,简写为TF)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)，它与一个词的常见程度成负相关。 注：
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2024-01-11 08:19:22
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文本分类tf：词的频率 idf：逆文档频率 代码实例： 运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:24
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# 使用 HanLP 进行 TF-IDF 文本分析
随着大数据时代的到来，文本分析在自然语言处理中变得越来越重要。特别是 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法，它是衡量一个词汇在文档中重要性的经典方法。今天，我们就来探讨如何使用 HanLP 这一中文自然语言处理工具来实现 TF-IDF 算法的分析。
## 什么是 TF-IDF？
原创
2024-08-07 11:18:05
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TF-IDF的向量表示的稀疏问题 之前在看tf-idf代码时候思考了一个问题，不知道对于初学的大部分同学有没有这样一个疑惑，用tf-idf值构成的向量，维度可能跟词表的大小有关，那么对于一句话来说，这样的向量表示是不是太稀疏了？
例如，对于下面的数据（文档），词表大小为32个词，那么我们每一句话（eg:['my', 'dog', 'has', 'fle
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2024-09-20 19:04:55
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之前用爬虫爬了三个源，共爬取了30w左右的博客，爬虫项目：itmap_spiders。接着对这些文本进行分析，要求是找出每篇文章的关键词。我对TF*IDF算法有一些了解，就选择了它。项目：itmap_data_analysis。业务架构由于数据量有点大，所以使用消息队列进行拆分，拆分标准是按照步骤来。具体的步骤如下图所示。技术栈：使用pika来与RabbitMQ连接。 使用click来编写命令行
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2024-06-18 20:58:57
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1.什么是FDR校正？FDR (false discovery rate)，即校正后的P值，中文一般译作错误发现率。在转录组分析中，主要用在差异表达基因的分析中，控制最终分析结果中，假阳性结果的比例。为什么要用FDR?在转录组分析中，如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之一。一般来说，我们认为，不同样品中，表达量差异在两倍以上的转录本，是具有表达差异的转录本。为了判断两
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2023-09-18 21:36:32
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本例来自mining social webfrom math importe): doc = doc.lower().split()
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2023-07-10 20:48:24
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# 如何实现"Java tfidf 库"
## 1. 简介
在开始教导你如何实现"Java tfidf 库"之前，我们需要了解一下tfidf是什么。tfidf（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于度量文本中词语重要性的统计方法。它的基本思想是，一词在文档中出现的频率（Term Frequency）越高，且在其他文档中出现的频率越低（Inv
原创
2023-10-19 12:56:15
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# 理解和实现TF-IDF算法
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法，通常用于计算文本相似度。下面我将为你详细讲解如何在Python中实现这个算法。
### 处理流程
为了帮助你理解，我们将把整个流程分成几个步骤。下表展示了实现TF-IDF的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 05:38:18
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LDA：是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练、预测数据，比如说各种贝叶斯方法，就需要获取数据的先验、后验概率等等。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法，据我所
TFIDFTF Term Frequency，即词频，它表示一个词在文档中出现的次数。计算公式：某个词出现越多，表示它约重要。 某个词越少见，就越能表达一篇文章的特性，反之则越不能。IDFInverse Document Frequency，即逆文档频率，它是一个表达词语重要性的指标。计算公式：如果所有文章都包涵某个词，该词的，即重要性为零。停用词的IDF约等于0。如果某个词只在很少的文章中出现，
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2024-05-15 07:04:24
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# Python求TFIDF：文本挖掘中的权重计算方法
在自然语言处理和文本挖掘领域，TFIDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的权重计算方法，用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。TFIDF值随着词语在文档中出现的频率成正比增加，但同时会随着词语在语料库中出现的频率成反比下降。这意味着，TFIDF倾向于
原创
2024-07-20 12:00:28
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主要知识点：
boolean model
IF/IDF
vector space model
一、boolean model
在es做各种搜索进行打分排序时，会先用boolean model 进行初步的筛选，boolean model类似and这种逻辑操作符，先过滤出包含指定term的doc。must/must not/should（
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2024-04-26 20:12:19
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文章目录1 前言2 先看效果3 上源码3.1 庐山真面目（源码）3.2 `MsgLoad`类介绍（非源码）3.3 `Words`类介绍（非源码） 1 前言（郑重声明：本博文版权归扫地僧-smile所有，博文禁止转载！）（关注博主，不定期更新博客，每一篇都是精品哦，满满干货！！！） 扫地僧-smile 潜心打造保姆级知识点博客，从提出疑问到全面解决，仅看此文就够了。本博客汇聚以下优势。问题相关知识
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2023-09-29 19:00:00
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还没读TFIDFSimilarity的代码，读了一下lucene的文档，没有特复杂，感觉还是非常严谨的。对于查询q和文档d,如果查询为纯token查询，套用向量空间模型(VSM),相似度度量使用余弦，另外再加一个coord(q,d)即d中满足q中must和should查询条件个数的度量(预计通常是m / n了）。cos直接用向量点积除以两个向量的模(euclidean norm)。cos = v(
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2014-05-30 16:11:00
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TF的概念是Term Frequent，是一个单词出现的频率，是一个局部概念，就是这个单词在指定文件中出现的频率，公式如下： 但是呢，这个TF其实很没有说服力，比如the，a之类的频率很高，但是其实不能实现很好地分类标志，尽管可以在停用词中进行禁用，但是很多单词还是无法全部禁用干净；这个时候就引入了IDF，Inverse Document Frequent，反向文档频率（我称之为区分度公式），...
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2019-07-13 15:36:00
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