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干货 | 自然语言处理(3)之词频-逆文本词频(TF-IDF)详解

文本向量化存在的不足 在将文本分词并向量化后,就可以得到词汇表中每个词在文本中形成的词向量,比如()这篇文章中,我们将下面4个短文本做了词频统计: corpus=["I come to China to...但是实际上”to“是一个非常普遍的词,几乎所有的文本都会用到,因此虽然它的词频为2,但是重要性却比词频为1的"China"和“Travel”要低的多。...TF就是前面说到的词频,之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计。关键是后面的这个IDF,即“逆文本频率”如何理解。...上面谈到几乎所有文本都会出现的"to"其词频虽然高,但是重要性却应该比词频低的"China"和“Travel”要低。IDF就是来反映这个词的重要性的,进而修正仅仅用词频表示的词特征值。...欢迎分享给他人让更多的人受益 参考: 宗成庆《统计自然语言处理》 第2版 博客园 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6693230.html http://alex.smola.org

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    文本分析 | 词频与余弦相似度

    这个系列打算以文本相似度为切入点,逐步介绍一些文本分析的干货,包括分词、词频词频向量、文本匹配等等。...回顾点击这里:文本分析 | 余弦相似度思想 本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度,包括两部分: 向量的夹角余弦如何计算 如何构造文本向量:词频词频向量 1. 向量的夹角余弦如何计算 ?...知道了向量的夹角余弦相似度计算方法,现在只要想办法将文本变成向量就可以了。 2. 词频词频向量 文本是由词组成的,我们一般通过计算词频来构造文本向量——词频向量。...这段文本是由几个词组成的: 我/ 是/ 数说君 我/ 爱/ 你们 你们/ 爱/ 我/ 吗 其中“我”出现了3次,“是”出现一次......依次计算,我们就可以构造如下词频向量: 我3, 是1, 数说君...这里有2个问题值得提一下: (1)当两个词频向量进行比较的时候,维度会扩大。 比如刚刚例子中,彼此没有出现的“吗”、“吧”两个维度会加进来,保证比较的两段文本维度统一。

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    python实战,中文自然语言处理,应用jieba库来统计文本词频

    模块介绍 安装:pip install jieba 即可 jieba库,主要用于中文文本内容的分词,它有3种分词方法: 1. 精确模式, 试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2....这个方法又称为"词频-逆文本频率"。...小说词频分析 简单的写个小demo,分析小说的词频,并将前10个打印出来!篇幅有限,就以《天龙八部》的第1章为例,大概有4万多个字符,直接上代码了!...文本内容有大概400多行,就折叠了,大家可以直接套用代码,自己试试。...后记 今天的分享就这些了,python的自然语言处理其实还有好多内容,比如停止词的使用,词性等等好多,大家如果有兴趣,可以来找我一起深入学习!

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    R语言《红楼梦》文本挖掘:词频统计、词云可视化及前后对比分析

    相关视频 近年来,随着大数据和文本挖掘技术的发展,对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。...本研究采用R语言作为分析工具,对《红楼梦》全文进行文本挖掘,通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析,以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。...读入数据 将需要分析的文本放入记事本中,保存到相应路径,并在R中打开。这儿我导入的是《红楼梦》的文本。...先导入rJava和Rwordseg两个包 library(rJava) library(Rwordseg) 分词+统计词频 words=unlist(lapply(X=lecre, FUN=seentCN...table统计数据的频数 降序排序 v=rev(sort(v)) 过滤掉1个字的结果和词频小于100的结果 d1=subset(d, nchar(as.chad$词汇))>1 & d$词频.Freq

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    Python生成词云图,TIIDF方法文本挖掘: 词频统计,词云图

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    C 语言】文件操作 ( 写文本文件 | Qt 创建 C 语言命令行项目 )

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