改进后的向量空间模型(VSM)】的更多相关文章

我们採用更加形式化的定义,并採用稍大一些的样例来展示怎样使用基于数据集频率的权重.相应于一个给定的词项,其权重使用IDF(逆文档频率)来计算. 为了给每篇文档建立一个相应的向量,能够考虑例如以下定义.   对于每一篇文档向量,都有n个分量,而且对于整个文档集中每一个不同的词项,都包括一个词条. 向量中的每一个分量为在整个文档集中计算出来的每一个词项的权重.在每篇文档中.词项权重基于词项在整个文档集中出现的频率情况以及词项在某一个特定文档中出现的频率自己主动赋值. 词项在一篇文档中出现的频率越高.…
C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w…
最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它用来作为一个搜索关键字在文档或整个查询词组的权重的计算方式.前几天看了吴军老师的数学之美系列文章,这个TF/IDF可以追…
版权声明:本文为博主原创文章,地址:http://blog.csdn.net/napoay,转载请留言. 总结Jackcard类似度和余弦类似度. 一.集合的Jackcard类似度 1.1Jackcard类似度 Jaccard类似指数用来度量两个集合之间的类似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. 数学公式描写叙述: J(A,B)=|A∩B||A∪B| 这个看似简单的算法有非常大的用处,比方: 抄袭文档 高明的抄袭者为了掩盖自己抄袭的事实.会选择性的抄袭文档中的一些段落,或者对…
1. 问题描述 给你若干篇文档,找出这些文档中最相似的两篇文档? 相似性,可以用距离来衡量.而在数学上,可使用余弦来计算两个向量的距离. \[cos(\vec a, \vec b)=\frac {\vec a*\vec b}{||\vec a||*||\vec b||}\] 因此,用向量来表示文档,然后就可以用余弦来计算两篇文章之间的相似度了. 2. 词袋模型 一篇文档里面有很多很多句子,每个句子又是由一个个的词组成.词袋模型,通俗地讲,就是:把一篇文档看成词袋,里面装着一个个的词. 从而,将一…
原文:http://blog.csdn.net/zhangbinfly/article/details/7734118 最近想学习下Lucene ,以前运行的Demo就感觉很神奇,什么原理呢,尤其是查找相似度最高的.最优的结果.索性就直接跳到这个问题看,很多资料都提到了VSM(Vector Space Model)即向量空间模型,根据这个模型可以对搜索的结果进行最优化的筛选,目前还不知道如何证明,只能凭借想象应该是这个样子的. 1.看一下TF/IDF 我们先来看下一个叫TF/IDF的概念,一般它…
搜索结果排序是搜索引擎最核心的构成部分,很大程度上决定了搜索引擎的质量好坏.虽然搜索引擎在实际结果排序时考虑了上百个相关因子,但最重要的因素还是用户查询与网页内容的相关性.(ps:百度最臭名朝著的“竞价排名”策略,就是在搜索结果排序时,把广告客户给钱最多的排在前列,而不是从内容质量考虑,从而严重影响了用户体验).这里要讲的就是:给定用户搜索词,如何从内容相关性的角度对网页进行排序.判断网页内容是否与用户查询相关,这依赖于搜索引擎所采用的检索模型,常见的检索模型有:布尔模型.向量空间模型.概率模型…
Python实现改进后的Bi-RRT算法实例 1.背景说明 以下代码是参照上海交通大学海洋工程国家重点实验室<基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究>的算法思想实现的. 2.算法流程 产生随机节点pi 寻找T1中距离p1最近的节点pn 以pn为父节点按原始步长向pi延伸得到虚新节点pa 确定距离pi最近的障碍物 使用动态步长策略计算实际步长sf 按照实际sf延伸得到实际节点新pw 障碍物检测 通过则进入步骤8 否则重回步骤1 转角约束检测 通过则进入步骤9 否则重回步骤1 将pw加入T…
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测试项目 博客文章地址:[http://www.cnblogs.com/jx8zjs/p/5862269.html] 工程地址:https://coding.net/u/jx8zjs/p/wordCount/git ssh://git@git.coding.net:jx8zjs/wordCount.git 测试用例: 1. My English is very very pool 2.地址 [http://www.gutenberg.org/files/2600/2600-0.txt] 待测单元…