在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中,向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理,那么什么是TF-IDF,为什么一般我们要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的原理做一个总结. 1. 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后,我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量,比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick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 travel"…
主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model 一.boolean model 在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean model 进行初步的筛选,boolean model类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc.must/must not/should(过滤.包含.不包含 .可能包含)这几种情况,这一步不会对各个doc进行打分,只分过滤,为下一步的IF/IDF算法筛选数据. 二.TF/IDF…
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction, fe…
TF-IDF----------------------------------------------------------------认为一个单词出现的文本频率越小,它区别不同类别的能力就越大,所以引入了逆文本频度 IDF 的概念:以 TF 和 IDF 的乘积作为特征空间坐标系的取值测度. Wi 表示第 i 个特征词的权重,TFi(t,d) 表示词 t 在文档 d 中的出现频率,N 表示总的文档数,DF(t) 表示包含 t 的文档数.用 TF-IDF 算法来计算特征词的权重值是表示当一个词…