有没有办法使用sklearn TF-IDF模型来解决单词类比问题？
是的，可以使用sklearn中的TF-IDF模型来解决单词类比问题。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文本中的重要程度。
在解决单词类比问题时，可以使用TF-IDF模型来计算每个单词的权重，然后通过比较不同单词之间的权重差异来判断它们之间的类比关系。具体步骤如下：
- 首先，将文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作，以便得到干净的文本数据。
- 然后，使用sklearn中的TfidfVectorizer类来构建TF-IDF模型。该类可以将文本数据转换为TF-IDF特征向量表示。
- 接下来，使用TF-IDF模型对训练数据进行拟合，得到每个单词的权重。
- 对于给定的类比问题，可以通过计算两个单词的TF-IDF向量之间的余弦相似度来判断它们之间的类比关系。余弦相似度越接近1，表示两个单词之间的类比关系越强。
需要注意的是，TF-IDF模型主要用于衡量单词在文本中的重要程度，而不是直接用于解决单词类比问题。在实际应用中，可以结合其他自然语言处理技术和机器学习算法来进一步提高单词类比问题的解决效果。
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我已经使用Python的sklearn库使用我自己的数据集拟合了TF-IDF模型： tfidf_featuriser = sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(stop_words=None)
tfidf_featuriser.fit(documents)
tfidf_docterm_matrix = tfidf_featuriser.transform(documents) 我正在尝试解决单词类比(男人：：国王作为女人：：皇后)，因为它可以用gensim的Word2Vec模型来做。到目前为止，我已经尝试了以下几种方法： vec1 =
浏览 21提问于2021-02-09得票数 2
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我有一个大小为208 (208个句子数组)的列表，如下所示：
all_words = [["this is a sentence ... "] , [" another one hello bob this is alice ... "] , ["..."] ...]
我想获取tf-idf值最高的单词。我创建了一个tf-idf矩阵：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tokenize = lambda doc: doc.split(" ")
浏览 2提问于2017-10-12得票数 3
我使用来自sklearn的TfIdf。
我想了解文档之间的相似性。但是，这些文档包含的标题比文档的其他部分提供了更多的信息。
有没有可能告诉TF-IDF，例如，如果标题中出现了一个单词，它应该比其他地方的相同单词更重要？
谢谢
浏览 1提问于2018-03-02得票数 1
我在pandas dataframe中有一个专栏，在那里我捕获了一个访问者的旅程。我想在这个文本专栏中实现TF-IDF。以下是示例数据-
df = pd.DataFrame({'id': [10, 11, 12]
, 'pagename': ['home:cart:checkout:buy:home','home:cart:cart:home','home:account:home']})
下面是df的外观-
现在，我想应用tf-idf技术，我的单词由:这样的分隔符分隔。
浏览 9提问于2021-06-12得票数 0
给定一个包含3个文档的语料库，例如：
sentences = ["This car is fast",
"This car is pretty",
"Very fast truck"]
我正在手工执行tf-idf的计算。
对于文档1和单词"car"，我可以找到：
TF = 1/4
IDF = log(3/2)
TF-IDF = 1/4 * log(3/2)
同样的结果也适用于文档2，因为它有4个单词，其中一个是"car“。
我已经尝试在sklearn中应
浏览 19提问于2019-07-06得票数 2
回答已采纳
如何将以下具有若干文档中每个单词的tf-idf分数的pandas数据帧转换为名为"tfdif“的矩阵，以便实现以下示例
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from nltk.stem.porter import PorterStemmer str = 'this sentence has unseen text such as computer but also king lord juliet' response = tfidf.transform([str])
浏览 1提问于2016-02-21得票数 0
我正在努力弄清楚如何解释和协调来自sklearn TfidfVectorizer的TF-IDF分数。为了说明这一点，我有一个非常简单的例子：
from sklearn.feature_extraction.text import
TfidfVectorizer
data = ['dog is sitting on bed', 'cat is
sitting on sofa', 'where is that dog']
vector = TfidfVectorizer()
tfidf = vector.fit_transform(data)
浏览 1提问于2019-03-22得票数 1
我试图用SVC在sklearn上解决一个文本分类问题。我还想检查哪一个向量器最适合我的数据:单词包CountVectorizer()或TF-IDF TfidfVectorizer()
到目前为止，我所做的是分别使用这两个向量器，一个接一个，然后比较它们的结果。
# Bag of Words (BoW)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vectorizer = CountVectorizer()
features_train_cv = count_vectorizer.fit_transform(
浏览 0提问于2019-08-05得票数 2
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1回答
我有一个很大的语料库(大约40万个独特的句子)。我只想得到每个单词的TF-IDF分数。我试图通过扫描每个单词并计算频率来计算每个单词的分数，但这花费的时间太长了。
我使用：
X= tfidfVectorizer(corpus)
但是它直接返回句子的向量表示。有没有办法获得语料库中每个单词的TF-IDF分数？
浏览 1提问于2018-11-14得票数 1
1回答
我正在尝试计算文档中单词模式的频率。例如，单词模式“自然语言处理”在文档中出现了多少次。我尝试使用TF-IDF和Bag of words。然而，它给了我每个单词单独的频率。
有没有办法使用NLP，文本挖掘来解决这个问题？
提前感谢
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
我发现this question提到在tf-idf稀疏矩阵上使用toarray()，然后从它生成一个数据帧并与其他数据帧连接。 然而，使用Google Colab时，会话会崩溃(我相信是内存问题)。有解决这个问题的办法吗？ 我想使用来自LIWC (语言查询单词计数)类别的数字特征以及TF-IDF来建立一个使用逻辑回归的分类模型。 如果这个问题格式不正确，很抱歉，这是我的第一个问题之一。
浏览 10提问于2021-01-24得票数 1
2回答
我试图知道我的文档中每个单词的tf-idf分数。然而，它只返回矩阵中的值，但是我看到了tf-idf分数相对于每个单词的一种特定类型的表示。
我已经使用了已处理的代码，但是我想改变它的显示方式：
代码：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
bow_transformer = CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(df["comment
浏览 2提问于2019-07-06得票数 1
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我目前正在尝试使用Sklearn实现LSA，以便在多个文档中查找同义词。以下是我的代码：
#import the essential tools for lsa
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similar
浏览 2提问于2015-06-02得票数 8
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我在我的部分文本数据上使用sklearn中的TfidfVectorizer()来获取每个特征(单词)的词频。我当前的代码如下所示
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(analyzer='word', stop_words = 'english')
# fit_transform on training data
X_traintfidf = tfidf.fit_transform(X_train)
如果我想要从最低到最高(反之亦然
浏览 53提问于2017-08-22得票数 8
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2回答
创建tf-idf值矩阵
、、、
我有一组documents，比如：
D1 = "The sky is blue."
D2 = "The sun is bright."
D3 = "The sun in the sky is bright."
和一组words，如：
"sky","land","sea","water","sun","moon"
我想创建一个这样的矩阵：
x D1 D2 D3
sky tf-idf
浏览 0提问于2014-06-03得票数 1
2回答
我正在使用pySpark ML库来拟合来自sklearn的20个新闻组数据集上的主题模型。我正在训练语料库上进行标准的标记化、停用词删除和tf-idf转换。最后，我可以获得主题，并打印出单词索引及其权重：
topics = model.describeTopics()
topics.show()
+-----+--------------------+--------------------+
|topic| termIndices| termWeights|
+-----+--------------------+--------------------+
|
浏览 0提问于2017-05-29得票数 5
1回答
我已经对文本数据做了K-means聚类 #K-means clustering
from sklearn.cluster import KMeans
num_clusters = 4
km = KMeans(n_clusters=num_clusters)
%time km.fit(features)
clusters = km.labels_.tolist() 其中，特征是tf-idf向量 #preprocessing text - converting to a tf-idf vector form
from sklearn.feature_extraction.text import
浏览 16提问于2019-03-22得票数 1
1回答
我正在尝试理解TF-IDF矩阵的结果。这是我正在使用的代码。
sen1 = TextBlob("This is a sample")
d1 = sen1.words
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfvectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf= TfidfVectorizer(tokenizer=identity_tokenizer, stop_words='english', lowercase=False)
tf = tfidf.f
浏览 0提问于2019-03-09得票数 0
我已经创建了一个tf-idf矩阵，但是现在我想为每个文档检索前2个单词。我想传递文档id，它应该给我前两个单词。
现在，我有以下示例数据：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
d = {'doc1':"this is the first document",'doc2':"it is a sunny day"} ### corpus
test_v = TfidfVectorizer(min_df=1) ### applied the mo
浏览 2提问于2014-10-11得票数 5
我有一个tweet的数据帧，我试图在词条化的'tweet‘列上计算Tf-Idf。我对词汇化的结果有一个问题，并且在尝试计算Tf-Idf时得到一个错误。 下面是我的代码： w_tokenizer = nltk.tokenize.WhitespaceTokenizer()
lemmatizer=WordNetLemmatizer()
def lemmatize_text(tweet):
return [lemmatizer.lemmatize(w) for w in w_tokenizer.tokenize(tweet)]
df['tweet_lemmatized&#
浏览 54提问于2020-07-27得票数 2
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我正在对中文文本进行TF-IDF，并搜索文本中最常用的10个单词。
当我得到前10个单词时，我会得到一些无意义的单词，比如“成为”，“表示”和其他。
有没有办法只获取有意义的单词？
我用“解吧”把汉语句子切成单词。
浏览 2提问于2020-07-23得票数 1
有了经过训练的word2vec模型，有没有办法检查它的词汇表中的哪个单词与整个句子最“相关”？
我在找类似的东西
model.wv.most_similar("the dog is on the table")
这可能会导致“狗”，“表”
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
2回答
TF的Word2Vec嵌入
、、、、
当您训练word2vec模型(例如使用gensim)时，您提供了一个单词/句子列表。但是，似乎没有办法为计算的词语指定权重，例如使用TF-以色列国防军。
通常的做法是将单词向量嵌入与相关的TF-IDF权重相乘吗？或者word2vec能以某种方式有机地利用这些优势吗？
浏览 0提问于2018-03-04得票数 16
我一直致力于从文件列表中查找每个文件的总tf-IDF值。到目前为止，我已经计算了每个文件中所有单词的tf-IDF值(在单词中为w)。现在我想添加每个单词的tf-IDF值，它最终给出了一个特定文件f的tf-IDF值。我对Python有些陌生，在这样做的时候遇到了一些问题。任何建议都将受到高度赞赏。(适用于python 2.7)
for f in file_list:
(some code)
for w in words:
(some code)
tf_idf = tf_value * idf_value
浏览 2提问于2014-01-29得票数 0
我了解如何使用向量器获取IDF值和词汇表。对于词汇，单词的频率是值，单词是字典的关键字，但是，我希望值是idf值。
我不能尝试任何东西，因为我不知道如何使用sklearn。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# list of text documents
text = ["The quick brown fox jumped over the lazy dog.",
"The dog.",
"The fox"]
# create
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
1回答
我正在尝试在不使用sklearn和类似包的情况下实现tf-idf。有人能帮我把DataFrame中的值转换成blob对象的列表吗？
我有一个文本，只有一列--“DataFrame”，我想要一个TextBlob(Text1)，TextBlob(Text2)，...，TextBlob(Text)
我尝试过: bloblist=TextBlob(str(df"text".values))，但这只给出了一个类似TextBlob(0 Text1,0 Text2，...0 Textn)的列表
有没有办法消除前面的0……或者有没有更好的办法？
有人能指出我哪里错了吗？
浏览 0提问于2017-04-20得票数 0
1回答
向量化器Python中的单词组合
、、、、
我有一个包含医学文本数据的数据集，我对它们应用tf-idf向量器，并计算单词的tf idf得分，如下所示：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer as tf
vect = tf(min_df=60,stop_words='english')
dtm = vect.fit_transform(df)
l=vect.get_feature_names()
x=pd.DataFrame(dtm.toarray(), columns=vect.get_fe
浏览 15提问于2017-08-15得票数 4
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1回答
一个多等级文本分类问题
、、、
我试图根据每一种产品的文本描述来生产一系列的产品分类器。我所拥有的数据框架类似于下面的内容，但更复杂。使用Python和sklearn库。
data = {'description':['orange', 'apple', 'bean', 'carrot','pork','fish','beef'],
'level1':['plant', 'plant', 'plant', 'pl
浏览 5提问于2021-12-16得票数 0
回答已采纳
我试图在Streamlit.io应用程序上适应我的模型，但我得到了上面的值-错误。但它在Jupyter Notebook上不会给出同样的错误，请使用更好的方法。
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\streamlit\ScriptRunner.py", line 311, in _run_script ex
浏览 17提问于2019-11-10得票数 1
回答已采纳
2回答
我目前正在Python语言中使用gensim开发word2vec模型，并想写一个函数来帮助我找到给定单词的反义词和同义词。例如:反义词(“悲伤”)=“快乐”同义词(“沮丧”)=“愤怒”
在word2vec中有没有办法做到这一点？
浏览 2提问于2015-08-05得票数 11
1回答
K-均值中特征的权重
、、、
我有一组维基百科文本想要聚类。
代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
#parameters
maximum_features = 1000000
max_intera = 3
浏览 13提问于2017-07-25得票数 1
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我有一个经过训练的朴素贝叶斯模型及其参数，但我需要将其部署在SKLearn上。有没有办法在SKLearn上手动设置我的模型的参数。又名，我如何将外部模型导入到SKLearn中进行预测？
谢谢!
浏览 0提问于2014-06-10得票数 0
2回答
我正在尝试建立一个文本分类模型的一个数据库的网站评论(3类)。我清理了DF，对其进行了标记(使用countVectorizer)和Tfidf (TfidfTransformer)，并构建了MNB模型。现在，在我训练和评估了模型之后，我想要获得一个错误预测的列表，这样我就可以通过LIME传递它们，并探索混淆模型的单词。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_v
浏览 17提问于2019-06-25得票数 1
我正在使用Python
我有这个分析文本文档的代码
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=10000)
# split dataset into training and validation set
xtrain, xval, ytrain, yval = train_test_split(movies_new['clean_plot'], y, test_size=0.2, random_state=9)
# create TF-IDF features
xtrain_tfidf =
浏览 15提问于2019-07-25得票数 0
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1回答
word2vec是如何为单词创建向量的？我使用两个不同的文件(来自公共爬虫网站)训练了两个word2vec模型，但我从这两个模型获得了相同的单词向量。
实际上，我已经创建了多个word2vec模型使用不同的文本文件从公共爬虫网站。现在我想看看哪种型号更好。如何从所有这些模型中选择最好的模型，以及为什么我要为不同的模型获得相同的单词向量？
对不起，如果问题不清楚的话。
浏览 2提问于2017-09-06得票数 2
回答已采纳
如何使用Tf-idf从语料库中找到单个单词的频率。下面是我的示例代码，现在我想打印一个单词的频率。我如何才能做到这一点？
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
corpus = ['This is the first document.',
'This is the second second document.',
'And the third one.',
浏览 0提问于2019-04-11得票数 1
1回答
如何计算数据集上的TF-IDF？
、、、、
我有文章的数据集，以及每个单词在这些文章中出现的次数:如何计算TF-IDF？
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns; sns.set()
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import sklearn as sk
import math
data = pd.read_csv('D:\\Datasets\\NIPS_1987-2015.csv', index_col ="word"
浏览 0提问于2019-12-21得票数 1
我正在尝试使用scikit-learn中的Tf-idf向量器，使用来自NLTK的西班牙语停用词：
from nltk.corpus import stopwords
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopwords.words("spanish"))
问题是我得到以下警告：
/home/---/.virtualenvs/thesis/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py:122: UnicodeWarning: Unicode
浏览 9提问于2014-08-22得票数 3
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
我正在使用sklearn。我试着把列的名字按tf值的顺序排列成每个文档的递减顺序吗？因此，基本上，如果一个文档有所有的停止词，那么我们就不需要任何列名。
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
msg = ["My name is Venkatesh",
"Trying to get the significant words for each vector",
"I want to get the lis
浏览 6提问于2022-07-13得票数 0
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1回答
我有一个包含两列数据的pandas数据帧。第一列有文本，第二列有浮点值 cleaned_text | interaction_duration
us unveils world powerful supercomputer beat china us unveil world powerful supercomputer call summit beat previous record holder 1.0
second summit server reportedly take size two tennis court 2.3
philippinesa category fault
浏览 16提问于2020-10-27得票数 0
我有python脚本，它训练了一个用于情感分析的数据集，并使用logisticRegression模型和tfidf、交叉验证、bigram和GridSearchCV创建了一个模型。对文本执行预处理阶段。
为了比较这两种模型，我尝试使用预先训练过的模型，如VaderSentiment。
根据实际数据得出的结果是：
logisticRegression精度: 64.2%VaderSentiment精度: 85.7%
那么，我训练的模型中的错误在哪里呢？还是用vaderSentiment来分析推特的情绪比较好？
注意，在我的训练结果中，我得到了：
Accuracy: 91.482%
Best par
浏览 2提问于2020-07-28得票数 0
1回答
我想要一些关于理解TF-IDF向量结果的方法的反馈，以及可能的替代方法。
现在，我有两个文本语料库。目标是找到每个语料库中的哪些文档最相似。
当我找到一个有趣的匹配项时，我想知道为什么，所以我实现了一个名为why_match()的简单函数，但我想帮助了解它是否是一种有效的方法。
它是这样工作的：
def why_match(doc_vector_a, doc_vector_b, sklearn_tfidfvectorizer):
distance = abs(doc_vector_a - doc_vector_b)
nearest_words = np.array((dista
浏览 2提问于2018-10-27得票数 0
1回答
我正在处理一个多类别的分类问题，大约有30个类别。
这个问题有一个严重的阶级不平衡：
最不常见类的大约300个例子。
对于最常见的类，大约有100 k个例子。
对于大多数示例，我不希望分类模型是虚拟的，并预测最常见的类，因此，我在我的LogisticRegression中使用了sklearn的D7。但是，在这种情况下，算法预测的类大多是频率较低的类。我理解这个模型在某种程度上适合他们，因为它为这些类的每一个样本分配了一个非常高的重量。
另一方面，如果我不应用类的权重，模型就会预测最常见的类别。
有办法解决这个问题吗？是否有办法确保模型预测每个类别的样本比例大致相同？
浏览 0提问于2021-05-04得票数 2
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1回答
我有一个由news articles组成的包含text列的pandas数据帧。如下所示：
text
article1
article2
article3
article4
我已经计算了文章的Tf-IDF值为：-
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer()
matrix_1 = tfidf.fit_transform(df['text'])
因为我的数据帧在不断更新。所以，假设在计算了-if as matrix_1之后，我的数据帧更新了更多的文章。类似于
浏览 2提问于2018-08-01得票数 2
我正在做一个关于多类文本分类的项目，可以做一些建议。 我有一个评论数据集，分为7个产品类别。 首先，我使用TF-IDF (sklearn的tfidfvectorizer)创建了一个术语文档矩阵。这将生成一个n x m的矩阵，其中n表示我的数据集中的评论数量，m是特征的数量。 然后，在将术语文档矩阵拆分成80:20的train:test后，我通过K- Neighbours (KNN)算法将其通过，准确率达到53%。 在另一个实验中，我使用了谷歌新闻Word2Vec预训练嵌入(300维)，并平均每个评论的所有单词向量。因此，每个评论由x个单词组成，每个单词都有一个300维向量。对每个向量进行平均
浏览 13提问于2021-05-06得票数 1
2回答
我正在尝试构建一个Tf-Idf模型，它可以使用对双词和单词进行评分。为此，我构建了一个gensim字典，然后使用该字典创建我用来构建模型的语料库的词袋表示。
构建字典的步骤如下所示：
dict = gensim.corpora.Dictionary(tokens)
其中token是单字和双字的列表，如下所示：
[('restore',),
('diversification',),
('made',),
('transport',),
('The',),
('grass',),
(
浏览 1提问于2018-07-19得票数 7
我有一个文件夹有150个阿拉伯文本文件。我想找出彼此的相似之处。我怎么能这么做？我尝试了解释的方法
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
documents = [open(f) for f in text_files]
tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(documents)
# no need to normalize, since Vectorizer will return normalized tf-idf
pairwise_similarity = tfi
浏览 0提问于2018-12-13得票数 2
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1回答
我正在阅读TF-IDF，这样我就可以从我的语料库中过滤出常见的单词。在我看来，对于每个单词、文档对，您都会得到TF-IDF分数。 你关注的分数是多少？您是否将所有文档的分数合并为一个单词？ ?
浏览 6提问于2019-03-08得票数 0
我很好奇搜索的错综复杂。据我所知，tf-idf用于评估文档中单词在语料库中的重要性。我还了解到，Page Rank算法通过使用网页被查看的概率作为启发式来对网页的相对重要性进行排名。然而，当给出一个特定的查询时，我不确定这两者之间的相互作用。
直观地说，我认为应该使用语言模型对文档进行排序，这与tf-idf有关。但是Page Rank算法与文档检索有什么关系呢？
浏览 3提问于2013-12-05得票数 0
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