短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

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短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取

绪论最近做课题,需要分析短文本的标签,在短时间内学习了自然语言处理,社会标签推荐等非常时髦的技术.我们的需求非常类似于从大量短文本中获取关键词(融合社会标签和时间属性)进行用户画像.这一切的基础就是特征词提取技术了,本文主要围绕关键词提取这个主题进行介绍(英文). 不同版本python混用(官方用法) Python2 和python3 是一个神一般的存在,如何让他们共存呢,直到我用了pycharm我才知道为啥这么多人选择它,如下图所示配置两个目录直接可以混用了,叼炸天. 插播一个广告,想修改p…

grpc应用于微服务的分析,基于python

grpc应用于微服务的分析 gRPC 是一个高性能.开源和通用的 RPC 框架,面向移动和 HTTP/2 设计,目前提供 C.Java 和 Go 语言版本,分别是:grpc, grpc-java, grpc-go. 其中 C 版本支持 C, C++, Node.js, Python, Ruby, Objective-C, PHP 和 C# 支持.gRPC 基于 HTTP/2 标准设计,带来诸如双向流.流控.头部压缩.单 TCP 连接上的多复用请求等特.这些特性使得其在移动设备上表现更好,更省电和…

Selenium2自动化测试实战（基于Python语言）— 编写第一个自动化脚本

实现效果:执行脚本后启动Firefox浏览器后进入百度主页,输入“Selenium”后,单击搜索按钮,最后关闭浏览器的过程(默认安装了Firefox浏览器),如下图所示: 脚本内容如下: # -*- coding:UTF-8 -*- from selenium import webdriver driver=webdriver.Fire() driver.get("https://baidu.com") driver.find_element_by_id("kw")…

Elasticsearch由浅入深（十）搜索引擎：相关度评分 TF&IDF算法、doc value正排索引、解密query、fetch phrase原理、Bouncing Results问题、基于scoll技术滚动搜索大量数据

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现…

tf–idf算法解释及其python代码实现(下)

tf–idf算法python代码实现这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

tf–idf算法解释及其python代码实现(上)

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个…