按文档提取tf-idf to特征的正确方法是什么？
按文档提取tf-idf to特征的正确方法是通过以下步骤来完成：
- 预处理文档：首先，对文档进行预处理，包括去除停用词（如“a”、“the”等无实际含义的词语）、标点符号和特殊字符，以及进行词干化（将词语还原为其原始词根形式）。这样可以减少词汇量和噪声，提高特征的质量。
- 构建词汇表：通过遍历所有文档，构建一个词汇表（vocabulary）包含所有文档中出现的独特单词。可以使用基于词频的方法（如设置一个最小词频阈值），来筛选词汇表中的单词，以减少维度。
- 计算词频（Term Frequency）：对于每个文档，计算每个单词在该文档中的出现次数。可以使用简单计数或者基于词频的加权计算（如使用对数词频）。
- 计算逆文档频率（Inverse Document Frequency）：对于每个单词，计算其在整个文档集合中出现的文档数的倒数的对数值。这个值可以反映一个词在整个文档集合中的重要性。常见的计算公式是使用总文档数除以包含该词的文档数，然后取对数。
- 计算tf-idf特征向量：将词频和逆文档频率相乘，得到每个单词的tf-idf值。这个值可以代表单词在文档中的重要性程度。
- 特征表示与应用：得到tf-idf特征向量后，可以将其作为文档的特征表示，用于文本分类、信息检索、相似度计算等任务。可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）来训练模型，或者直接计算文档之间的相似度。
值得一提的是，腾讯云提供了一些相关的产品和服务来支持云计算和自然语言处理任务，例如：
- 自然语言处理（NLP）：腾讯云提供了腾讯云智能对话（Tencent Cloud Intelligent Dialogue，TCID）服务，用于构建智能对话系统和机器人。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/tcid
- 机器学习平台（MLP）：腾讯云提供了腾讯云机器学习平台（Tencent Cloud Machine Learning Platform，TCMLP），用于训练和部署机器学习模型。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/tcmlp
- 文本内容安全（TCS）：腾讯云提供了腾讯云文本内容安全（Tencent Cloud Text Content Security，TCTCS）服务，用于检测和过滤文本内容中的违规信息。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/tctcs
这些产品和服务可以帮助开发人员在云平台上构建和部署自然语言处理相关的应用和系统。
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假设我们有一个来自10K个相当小的文档的语料库的tf-idf加权dfm。 提取顶级特征的quanteda方法是什么，即文档的最大tf-IDF值？我确实希望在计算tf-idf时将整个语料库作为参考。一些类似的东西 topfeatures(some_dfm_tf_idf, n =3, decreasing = TRUE, groups ="id") 返回适当的列表。然而，在这一点上基本上已经理清的东西需要相当长的时间。鉴于到目前为止，quanteda在我所做的一切中都表现得如此出色，我怀疑我在这里可能做错了什么。 也许这与github (https://github.com/qu
浏览 26提问于2019-12-03得票数 0
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假设我计算了一个文档语料库的TF-IDF分数，得到了TF-IDF特征矩阵。如果这些文档的子集属于某个类，我是否可以以某种方式“组合”该子集的分数，以便以有意义的方式获得该类中每个特征的单个值？
例如，如果我有一个包含1000个文档的语料库，而corpus[0:200]属于A类，那么我是否可以获取tf-idf分数的第0-200行，并以某种方式将它们组合在一起，这样我就可以说，“在A类中，features3的分数是0.5”。
我希望从语料库中的每一类中提取出最有意义的术语。有没有一种合理的方法来做到这一点？我的问题是否从一开始就表明了对这个概念的误解？任何反馈都是非常受欢迎的。
浏览 0提问于2015-09-02得票数 3
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根据我对查询的搜索，我在这里张贴，我有许多链接，这些链接提出了解决方案，但没有确切地提到这是如何做到的。例如，我已经探索了以下链接：
等。
因此，我将介绍我对如何使用带有tf-idf的朴素贝叶斯公式的理解，如下所示：
朴素贝叶斯公式：
P(word|class)=(word_count_in_class + 1)/(total_words_in_class+total_unique_words_in_all_classes(basically vocabulary of words in the entire training set))
tf-idf加权可以在上面的公式中使用如下：
浏览 2提问于2016-05-24得票数 16
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我使用TF-IDF来影响权重，这可以帮助我构建字典。但是我的模型不够好，因为我有非结构化的文本。
对TF-IDF类似的算法有什么建议吗？
浏览 6提问于2017-02-22得票数 1
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我正在使用文本语料库专业电子邮件进行分类，我已经完成了所有基本的预处理步骤(词干、删除停止词、标点符号、低频单词、单词长度……)这给了我F1的分数= 0.6。
我想知道下一步是什么(S)来提高我的成绩，我想到了“堆叠”(使用多个量词)，或者删除不同类(4种不同类型的文本)中常见的单词不确定这个解决方案。
编辑：
我尝试了15个不同的分类器，其中最好的分类器是梯度增强(gbm )，F1-分数=0.6002159。这些特征是通过Tf-Idf 我不认为考虑到文本的长度、标点符号或其他内容是相关的 - 主要是专业电子邮件的一袋单词(文档术语矩阵)来提取的。
浏览 0提问于2016-06-28得票数 2
我正在使用Gensim python工具包为文档构建tf-idf模型。因此，我需要首先为所有文档创建一个字典。然而，我发现Gensim在创建字典和语料库之前没有使用词干分析。我说的对吗？
浏览 0提问于2013-01-23得票数 2
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我正在做情感分析，为了从文本中生成特征，我使用了TF-IDF方法，但我无法解释输出。
我已经使用了Sklearn中的TfidfVectorizer函数。
我使用了以下代码：
从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.90，min_df=2，max_features=1000，stop_words=‘tfidf_vectorizer.fit_transform(combi'tidy_tweet')’) tfidf =tfidf
输出如下
浏览 0提问于2019-04-20得票数 0
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我有一个自然语言数据集，我正在执行分类。
tf-idf模型总是比卷积神经网络模型性能更好。
我已经执行了很多超参数调优，但tf-idf模型的性能仍然更好。
事实上，tf-idf模型也比XGBoost模型执行得更好。
我们可以放心地说，在某些情况下，基本和原始机器学习模型可以比深度学习模型执行得更好吗？
浏览 17提问于2018-03-05得票数 1
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我有两个文件doc1.txt和doc2.txt。这两份文件的内容如下：
#doc1.txt
very good, very bad, you are great
#doc2.txt
very bad, good restaurent, nice place to visit
我希望将我的语料库与,分开，以便我的最终DocumentTermMatrix变成：
terms
docs very good very bad you are great good restaurent nice place to visit
doc1
浏览 7提问于2014-06-10得票数 0
1回答
我正在尝试通过几个文本获得单词的tf-idf总分。我遵循这里看到的手动计算tf-idf的方法：
我用这些句子：‘男人出去散步了’，‘孩子们围坐在火堆旁’。
结果可以在这个pandas数据框表中看到：
用于显示tf-idf结果的字典可以在这里看到：
[{'a': 0.09902102579427789, 'for': 0.09902102579427789, 'man': 0.09902102579427789, 'out': 0.09902102579427789, 'the': 0.0, 'wa
浏览 14提问于2020-02-23得票数 1
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我想使用TF-IDF的余弦相似度方法来得到两个单词的语义相似度。首先，我想从wikipedia或word- text中提取这些单词的含义，然后对文本进行预处理并找到TF-IDF。当我在谷歌上搜索这个问题时，我发现为了找到TF-IDF，我们应该有一个训练集和测试集。在我的例子中，哪个是训练集，哪个是测试集？如何使用计算结果计算余弦相似度？
浏览 3提问于2012-10-06得票数 1
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我正在做一个使用python中的朴素贝叶斯分类器进行文档分类的项目。我已经使用了nltk python模块来做同样的事情。这些文档来自路透社数据集。我执行了词干提取和停用字消除等预处理步骤，并继续计算索引项的tf-idf。我使用这些值来训练分类器，但准确率非常低(53%)。我应该做些什么来提高准确率？
浏览 2提问于2012-05-09得票数 2
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如何使用scikit learn库中的TF-IDF vectorizer来提取推文的unigrams和bigrams？我想用输出训练一个分类器。 这是来自scikit-learn的代码： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.
浏览 30提问于2020-10-28得票数 5
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其目标是创建一个计算机生成的新闻网站，聚合来自世界各地不同新闻来源的标题：
看一下质心表的结果，我想了解以下几点：
我使用了K=5，我正在使用TF-IDF
解释一下这些数字是什么意思？当一个属性在多个集群中为零时，这是什么意思？
当我按每个簇的降序对质心表进行排序时，我发现一些词或属性在此簇中具有较高的值，而在其他簇中为零值。这是否意味着这些单词在这个集群中出现的频率更高或更低？我如何讨论集群模型?所有的集群都有意义吗?为什么？
您认为k=5是此数据集的好选择吗？或者我需要选择3个？我该如何对其进行分类？
浏览 0提问于2019-11-14得票数 0
1回答
文档分类:预处理和多标签
、、、
我有一个关于单词表示算法的问题: word2Vec，doc2Vec和Tf-IDF算法中哪一个更适合处理文本分类任务？我的监督学习分类中使用的语料库由多个句子的列表组成，其中既有短句子，也有长句子。正如在this thread中所讨论的，doc2vec与word2vec的选择是文档长度的问题。至于Tf-Idf与word嵌入，这更多的是文本表示的问题。 我的另一个问题是，如果对于同一个语料库，我有多个标签链接到其中的句子，该怎么办？如果我为同一个句子创建了多个条目/标签，它会影响最终分类算法的决策。我如何告诉模型文档中的每一句话每个标签都是相等的？ 先谢谢你，
浏览 12提问于2020-03-27得票数 1
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从我从网上找到的文档中，我计算出了用于确定语料库中术语的词频和反向文档频率权重的表达式
tf-idf(wt)= tf * log(|N|/d)；
我正在研究gensim中提到的tf-idf的实现。文档中给出的示例如下
>>> doc_bow = [(0, 1), (1, 1)]
>>> print tfidf[doc_bow] # step 2 -- use the model to transform vectors
[(0, 0.70710678), (1, 0.70710678)]
这显然不遵循Tf-IDF的标准实现。这两种模型之间的区别是什么？
注
浏览 7提问于2012-02-28得票数 4
我正在使用scikit-learn来查找tf-idf值。
我有一组documents，如：
D1 = "The sky is blue."
D2 = "The sun is bright."
D3 = "The sun in the sky is bright."
我想要创建这样一个矩阵：
Docs blue bright sky sun
D1 tf-idf 0.0000000 tf-idf 0.0000000
D2 0.0000000 tf-idf 0.0000000 tf-idf
浏览 0提问于2014-06-04得票数 8
2回答
这是一个关于ngram的线性回归问题，使用Tf-IDF (术语频率-逆文档频率)。为此，我使用numpy稀疏矩阵和sklearn进行线性回归。
当我使用unigram时，我有53个案例和6000多个特征。这些预测是基于使用LeaveOneOut的交叉验证。
当我创建一个只有一元语法分数的tf-idf稀疏矩阵时，我得到的预测比创建unigram+bigram分数的tf-idf稀疏矩阵时略好一些。我在矩阵中添加的列越多(三元组、四元组、五元组等的列)，回归预测就越不准确。
这很常见吗？这怎麽可能？我本以为功能越多越好。
浏览 0提问于2012-09-03得票数 4
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我正在处理电子邮件主题，所以我有20封电子邮件要分类，还有一个20行的文件-一行有一个电子邮件主题。我一直在处理它，但我无法弄清楚这些功能指的是什么以及svmlight的输入文件的格式。继续操作的任何提示都会很有帮助。提前感谢！
编辑:我将前500个主题行的tf-idf作为试验。但是，根据svm-light格式，我们需要：
<line> .=. <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info&
浏览 3提问于2013-12-28得票数 0
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我正在尝试实现，但对向量部分感到困惑。
这是我所做的：
对于每个文档，我为其中的每个单词生成tf-idf，并将其存储在STL映射中。然后利用余弦相似度进行算法与实际单词的匹配。
我应该在哪里使用词干部分？
我是不是应该先计算词干，然后计算词干的tf-idf？
我应该在算法中只使用词干的单词吗？
使用词干提取不会降低结果吗？
浏览 2提问于2013-07-18得票数 1
1回答
为文档生成多个标签
、、、、
目前，我正在做一个任务，我们正在从网页上抓取网页，并试图为每个网页生成标签。
为此，我们从这些网站中提取文本数据，进行预处理(如删除停止词、移除标点符号、非ascii字符等)，然后使用tf-以色列国防军在document.Then中查找每个单词的权重，我们选择tf-国防军值超过特定阈值的单词，最后使用余弦相似度将使用tf-idf提取的标签的word2vec值与自定义的标签(我们已经预先定义的标签，如web、自然、商业等)进行比较，为文档分配标签。
这听起来像会产生好的结果吗？有什么建议可以简化/改进为文档生成多个标签的过程？
浏览 2提问于2022-04-29得票数 0
1回答
我有一个大数据集，我使用Apache Mahout来训练一个简单的分类器。我使用分类器对一堆文档进行分类(就像我的测试集一样)。我对文档进行分类的方法如下：
我找到了测试文档的规范化tf-idf向量。为了找到idf，我只考虑了测试文档，而不是培训。
但是，在对测试文档进行分类之后，我将收到更多要分类的文档，并且我需要首先计算新文档的tf-idf。一种解决方案是重新计算所有测试文档(旧文档和新文档)的tf-idf，然后对它们进行重新分类。在这种情况下，每次我收到新文档时，我都需要重新计算tf-idf。我的问题是，是否有更好的解决方案来进行在线分类？
浏览 2提问于2015-07-03得票数 0
a.词级TF-IDF :表示不同文档中每个术语的tf-idf分数的矩阵。 b. N-gram Level TF-IDF :N-gram是N个术语的组合。该矩阵表示N元文法的tf-idf分数 c.字符级TF-IDF :表示字符级tf-idf分数的矩阵 tfidf_vect = TfidfVectorizer(analyzer='word', token_pattern=r'\w{1,}', max_features=5000)
tfidf_vect.fit(trainDF['texts'])
xtrain_tfidf = tfidf_vect.t
浏览 20提问于2020-07-18得票数 1
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我想要检测文件之间的相似性。这样做的一种方法是对文件进行编码，以便减少相似性算法的输入空间，第二种方法是为结果提供更准确的结果。这是通过仅考虑文档的信息特征来完成的。这样做的一种方法是将文件转换为遵循tf-idf频率的向量空间变换，这将放大信息非常丰富的术语，并缩小频繁的术语。我的问题是，在不保留文本表示的文档中是否可以做到这一点。例如，假设首先将文档转换为一个大整数数组，其中它的字符表示为它的ASCII值。
浏览 3提问于2013-01-18得票数 2
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假设您正在尝试在语料库中查找与给定搜索查询最相似的文档。我见过一些示例创建TF-IDF向量，即给定查询的长度，还有一些示例创建使用语料库中的每个术语的TF-IDF向量。
其中一种方式是“正确”的吗？
浏览 1提问于2015-07-17得票数 1
1回答
我正在从事Java中的WEKA库的一个文本挖掘项目。在预处理步骤中，我应用了StringToWordVector滤波器。在这个过滤器中，我设置了几个选项，如标记化、停止词删除、词干提取和TF-IDF加权方案。
我有一些问题: 1-是否有必要在每个文本挖掘项目中进行特征选择过程? 2-是否有必要估计文档的相似度，例如:使用余弦相似度？或者这两个选项是可选的？是StringToWordVector filter做了其中的一些工作吗？
浏览 2提问于2017-05-20得票数 1
5回答
我正在使用一个大型文本数据集解决预测问题。我正在实现
获得词袋的最好方法是什么？现在，我有各种单词的，但单词的数量太大，无法用于进一步的作业。如果我使用tf-idf标准，那么获取词袋的tf-idf阈值应该是多少？或者我应该使用一些其他的算法。我使用的是python。
浏览 1提问于2013-03-20得票数 20
1回答
我正在尝试实现朴素贝叶斯分类器来进行情感分析。我计划使用TF-IDF权重度量。我只是有点卡住了。NB通常使用单词(特征)频率来找到最大似然。那么，如何在朴素贝叶斯中引入TF-IDF权重度量呢？
浏览 2提问于2011-06-09得票数 3
1回答
如何在单个文档中查找单词相关性？
、、、、
我想要在一个文档中找到一些词(如经济，技术)的相关性。
文档大约有30页，其想法是提取所有文本并确定与此文档的单词相关性。
我知道在一组文档中使用TF-IDF，但是是否可以使用TF-IDF来解决这个问题？如果没有，我如何在Python中做到这一点？
浏览 1提问于2019-04-01得票数 0
1回答
我有一个很大的文档集合，它们已经计算了TF-IDF。我准备将更多的文档添加到集合中，我想知道是否有一种方法可以在不重新处理整个数据库的情况下将TF-IDF分数添加到新文档中？
浏览 2提问于2010-07-23得票数 1
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2回答
文档分类的最佳特征选择算法
、、、、
我正在做一个文档分类项目。我使用tf-idf和质心算法。但我需要一本字典，才能使用这些算法。我试过用信息获取来制作一本字典，但我觉得还不够满意。你有什么建议让特征选择算法比信息增益更好吗？
浏览 0提问于2013-01-02得票数 0
1回答
在我看来，“特征提取”和“特征学习”是等价的概念，然而，维基百科有两篇专门针对它们的文章是非常不同的。特别是在特征学习文章中，只提到了神经网络/深度学习。然而，它们似乎同样适用于这两种情况，因为自动编码器从原始(通常是图像)数据中提取特征，而现在提取的特性则输入到下一层。
那么，这些术语的真正区别是什么？
浏览 0提问于2015-11-09得票数 4
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3回答
我想从下面的文档中计算tf-idf。我用的是蟒蛇和熊猫。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'docId': [1,2,3],
'sent': ['This is the first sentence','This is the second sentence', 'This is the third sentence']})
首先，我认为我需要为每一行获取word_count。所以我写了一个简单的函数：
def word_count(se
浏览 0提问于2016-06-02得票数 38
我运行以下代码将文本矩阵转换为TF-IDF矩阵。
text = ['This is a string','This is another string','TFIDF computation calculation','TfIDF is the product of TF and IDF']
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=1.0, min_df=1, stop_word
浏览 2提问于2016-05-01得票数 19
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问题描述
我在一项研究中收集了大约10000名患者的数据。对于每一个病人，我都有一份各种测量的清单。有些信息是标量数据(如年龄)，有些信息是测量的时间序列，有些信息甚至可以是位图。单个记录本身可能相当厚(10 be到10 be)。这些数据将按以下两个步骤实际处理：
在个人记录(病人)层次上进行预处理，即提取原始数据中的某些特征，存储它们。计算时间序列中的一些斜率等，所有这些都可以在单独的水平上进行，并且可以很容易地分布。
在预处理数据(提取的特征)之上，我将需要计算一些聚集的事物，例如平均年龄，但也需要计算一些机器学习任务。
问题
显然，这非常适合在Apache (或任何映射减少体系结构)中解
浏览 0提问于2017-06-05得票数 3
2回答
我希望静态检查lambdas的参数类型。我在下面写了这段代码，它似乎产生了正确的结果。
struct B { };
auto lamBc = [](B const& b) { std::cout << "lambda B const" << std::endl; };
template<typename ClosureType, typename R, typename Arg>
constexpr auto ArgType(R (ClosureType::*)(Arg) const)->Arg;
template <
浏览 2提问于2018-01-04得票数 4
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我正在做基于TF-IDF向量空间模型的文本分类，我只有不超过3000 samples.For的公平评估，我正在使用5折交叉验证对分类器进行评估，但令我困惑的是，是否有必要在每次折叠交叉验证中重建TF-IDF向量空间模型。也就是说，在每个折叠交叉验证中，我是否需要重新构建词汇表并重新计算词汇表中的IDF值？
目前，我正在基于scikit-learn工具包进行TF-IDF变换，并使用SVM训练我的分类器。我的方法如下:首先，我将手头的样本除以3:1的比例，其中75%的样本用于拟合TF-IDF向量空间Model.Herein的参数，该参数是词汇表的大小和其中包含的术语，以及vocabulary.Th
浏览 1提问于2017-09-02得票数 12
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所以我试着用Weka SVM对文本进行分类。到目前为止，我用于训练支持向量机的特征向量是由训练文本中出现的单元图和二进制图的TF-下手统计数据组成的。但是，我测试经过训练的支持向量机模型的结果并不准确，所以有人能给我关于我的程序的反馈吗？我正在按照这些步骤对文本进行分类：
建立一个字典，由从训练课文中提取的单数和字数组成。
计算每篇训练课文中每张字元/字元出现的次数，以及在训练课文中出现的训练课文数。
使用步骤2中的数据计算每个unigram/bigram的TF-IDF值。
对于每个文档，构造一个特征向量，即字典的长度，并将对应的TF-国防军统计量存储在向量的每个元素中(例如，
浏览 1提问于2013-06-07得票数 5
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3回答
在任何机器学习算法中，使用单词本身作为特征的最佳方法是什么？
问题是我必须从特定段落中提取与单词相关的特征。我应该使用字典中的索引作为数字特征吗？如果是这样的话，我将如何将这些标准化？
通常，单词本身在NLP中是如何用作功能的？
浏览 0提问于2010-11-18得票数 6
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1回答
在线性核支持向量机中使用归一化特征向量的正确方法是什么？
看一下LIBSVM，它看起来就像是通过将每个功能重新缩放到一个标准的上下限范围来完成的。但是，PyML似乎没有提供以这种方式扩展数据的方法。取而代之的是，有一些选项可以根据向量的长度对其进行归一化，按其平均值移动每个特征值，同时按标准差重新缩放，等等。
我正在处理的情况是，大多数特征都是二进制的，除了少数是数字的。
浏览 0提问于2011-05-07得票数 1
10回答
维基百科：
降维或降维是减少所考虑的随机变量数目的过程，可分为特征选择和特征提取两部分。
特征选择和特征提取有什么区别？
在自然语言处理任务中降维的例子是什么？
浏览 0提问于2014-05-18得票数 70
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我正在使用scikit-learn监督学习方法进行文本分类。我有一个训练数据集，其中包含输入文本字段及其所属的类别。我使用tf-idf，SVM分类器管道来创建模型。该解决方案适用于正常的测试用例。但是，如果输入的新文本具有与训练集中相同的同步词，则解决方案无法正确分类。例如:单词'run‘可能存在于训练数据中，但如果我使用单词'sprint’进行测试，则解决方案无法正确分类。
这里最好的方法是什么？在我看来，为训练数据集中的所有单词添加所有同义词不像是一种可伸缩的方法
浏览 0提问于2016-10-07得票数 3
ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640的体系结构是什么，它是一个在TensorFlow模型动物园上可用的模型。如果我的理解是正确的，移动网用于特征提取，而SSD用于检测。那么，FPNlite的目的是什么，在哪里使用呢？
浏览 0提问于2022-12-06得票数 1
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我正在尝试使用Sklearn的TfidfVectorizer对象获取单个文档的tf-idf向量。我根据一些训练文档创建了一个词汇表，并使用fit_transform训练TfidfVectorizer。然后，我希望找到任何给定测试文档的tf-idf向量。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
self.vocabulary = "a list of words I want to look for in the documents".split()
self.vect = TfidfVectori
浏览 1提问于2013-11-22得票数 37
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我研究了几种使用Python计算文档中单词的TF-IDF分数的方法。我选择使用TextBlob。
我得到了一个输出，然而，它们是负值。我知道这是不正确的(非负数(tf)除以正数(df)不会产生负值)。
我已经查看了这里发布的以下问题：，但它没有任何帮助。
我是如何计算分数的：
def tf(word, blob):
return blob.words.count(word) / len(blob.words)
def n_containing(word, bloblist):
return sum(1 for blob in bloblist if word
浏览 0提问于2015-09-07得票数 2
谁能给我解释一下什么是bm-25，它与以前使用的tf-idf有什么不同，为什么5.0+版本中的Elasticsearch将他们的评分算法从tf-idf改为bm25。
浏览 2提问于2017-05-05得票数 0
3回答
我使用scikit-learn查找文档的Tf-idf权重，然后使用Naive
贝叶斯分类器对文本进行分类。但是，除了少数词之外，文档中所有词的Tf-idf权重都是负的。但据我所知，负值意味着无关紧要的条件。那么，有必要将整个Tf-idf值传递给贝叶斯分类器吗？如果我们只需要通过其中的一小部分，我们怎么做呢？另外，与linearSVC相比，贝叶斯分类器是更好还是更差？除了使用Tf-idf之外，还有更好的方法在文本中查找标签吗？
谢谢
浏览 0提问于2012-03-13得票数 3
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我有大约40组文档，由k均值聚类算法和手工管理相结合来定义。例如，k均值给出的一些簇太吵，因此它们被进一步细分。
现在，我想为这些集群分配新的文档。
我发现可以使用基于tf的方法来提取关键字，就像前面提到的这里一样。
我的方法是使用基于tf的方法从这些集群中提取关键术语，我可以使用相同的方法从新文档中提取关键字。
我的问题是，如何将新文档分配给最相似的集群？
编辑:我没有足够的声誉来评论Marks的答案: kmeans的输入是所有文档的文档向量(来自doc2vec) --我得到了初始集群的质心，即centroids = kmeans_model.cluster_centers_。但是，我已经将
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
我需要一个分类器来将评论分类为正面或负面。对于每个文档，我进行了停用词过滤和词条匹配，计算了每个术语的tf-idf，并将它们存储到doc_bow中，如下所示。
doc_bow.append((term,tfidf)).
现在，我想训练分类器，但我不知道该怎么做。我在上找到了一个例子，但是我仍然不能理解它。td-idf将如何使用或影响分类器？
浏览 3提问于2013-04-18得票数 2
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