tf-idf

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    使用TFIDF的餘弦相似度

    在SO和Web上有幾個問題描述如何在兩個字符串之間採用cosine similarity，甚至在TFIDF作爲權重的兩個字符串之間。但是像scikit的linear_kernel這樣的函數的輸出讓我有點困惑。 考慮下面的代碼： import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer a =
    python tf-idf cosine-similarity 2016-04-21

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    使用TfidfVectorizer和Scikit-learn的支持向量機TF-IDF的準確度低

    我試圖用TF-IDF和SVM將文檔分類爲欺騙性或真實性。我知道這是以前完成的，但我不確定我是否正確實施。我有文本的語料庫，並正在建設TF-IDF如 vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, binary=0, use_idf=1, smooth_idf=0, sublinear_tf=1) tf_idf_model = vectorizer.fit_trans
    scikit-learn svm feature-extraction tf-idf text-classification 2016-06-10

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    Python中的TF/IDF

    需要計算一個語料庫（語料庫不大，可在本地機器上處理）的所有可能的n項的TF/IDF，使用Python 2.7並想知道是否有任何參考實現或庫可以直接使用？謝謝。 問候， 林
    python python-2.7 tf-idf 2016-06-13

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    規格化餘弦相似性值來計算基於TF-IDF

    我計算餘弦相似性基於TF-IDF矩陣： tfidf_vectorizer_desc = TfidfVectorizer(min_df=5, max_df=0.8, use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False, tokenizer=tokenize_and_stem) %time tfidf_matrix_desc = tfidf_vecto
    python normalization tf-idf cosine-similarity 2016-06-14

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    ValueError：修剪後，沒有條款。嘗試更低min_df或更高max_df

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, max_features=200000, min_df=.5, stop_words='english', use_idf=True,su
    python scikit-learn feature-extraction tf-idf 2016-06-14

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    如何羣集下使用潛在語義分析（LSA）主題文件

    我一直對潛在語義分析（LSA）和應用這個例子：https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html 它包括以下主題的條款集羣，但無法找到任何我們可以如何在主題下聚集文件。 在這個例子中，它說'根據LSI看來，「樹」，「圖」和「未成年人」都是相關詞（對第一個主題的方向貢獻最大），而第二個話題實際上與所有其他詞語有關。正如預期的那樣，前五個文檔與第二個主題更爲緊密相關，而
    python cluster-analysis tf-idf lsa 2016-06-14

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    Python tfidf返回相同的值，無論idf

    我想構建一個小程序，它可以計算python中的tfidf。還有，我用了兩個非常好的教程（我從here代碼和kaggle另一個函數） import nltk import string import os from bs4 import * import re from nltk.corpus import stopwords # Import the stop word list im
    python scikit-learn nltk tf-idf kaggle 2016-04-26

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    python中兩個文檔的比較

    給出兩個文檔，我想計算它們之間的相似度。我有措施找出餘弦距離，N-gram和tf-idf使用這個： This is a previously asked question 我想知道，還有什麼需要使用這些函數來完成。 而且，我已經嘗試推行Word2Vec，下面我試圖找到相似之處使用下面的代碼： for i in range(len(Words)): print i for k i
    python tf-idf n-gram word2vec cosine-similarity 2016-06-20

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    ValueError異常：設置一個數組元素與序列而訓練KD樹TFIDF

    我想培養出KD-樹上的文檔語料庫的TFIDF但它給 ValueError: setting an array element with a sequence. 代碼和錯誤描述如下。有人可以幫我找出問題嗎？ 代碼： t0 = time.time() count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform
    python numpy scikit-learn knn tf-idf 2016-06-28

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    在Elasticsearch中獲取索引文檔的倒排索引

    我有很多文檔（帶有分析文本字段標題）。他們已被索引在Elasticsearch中，現在我只需要獲得術語頻率TF和逆文檔頻率IDF，該字段在標題內的每個術語沒有任何查詢。 （只是索引文件和檢索該領域中所有術語的倒排索引標題） Elasticsearch有可能嗎？
    elasticsearch tf-idf 2016-03-30
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