gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

实现文档聚类的总体思想: 将每个文档的关键词提取,形成一个关键词集合N: 将每个文档向量化,可以参看计算余弦相似度那一章: 给定K个聚类中心,使用Kmeans算法处理向量: 分析每个聚类中心的相关文档,可以得出最大的类或者最小的类等: 将已经分好词的文档提取关键词,统计词频: # 计算每个文档的关键词和词频 # 关键词统计和词频统计,以列表形式返回 def Count(resfile): t = {} infile = open(resfile, 'r', encoding='utf-8') i

在写本系列的过程中,了解得越多越不知道从哪里做为切入点来写,几乎每个知识点展开来说都可以写成一本书.而自己在写作与文档编写方面来说,还是一个初鸟级别,所以只能从大方面说说,在本框架开发所需的范围内来讲述相关要用到的知识点,至于要更深入的去了解,请大家观看其他大牛的博客或购买书籍来学习. 为了加快进度,会对目录进行修改,将一些知识点合并或在后面使用的章节再进行描述. 谢谢大家的支持,如果您觉得本文对您有所帮助,请帮忙点击支持或发表评论. 在开发的过程中,要编写各种各样的文档,当然也有不少公司根本就

原地址:http://www.howzhi.com/course/286/lesson/2121 查找文档快速 苹果提供了丰富的文档,以帮助您成功构建和部署你的应用程序,包括示例代码,常见问题解答,技术说明和概念和参考文档.让您直接从苹果公司需要最新,最准确的信息的文档资源.在Xcode,你已经可以访问这些资源.如果你喜欢使用浏览器或查看在iPad上的PDF,你可以直接去了iOS开发者的网上图书馆.无论哪种方式,你只需要熟悉各种提供导航和搜索技术. 要查找在Xcode这些资源,选择帮助>文档和A

摘引自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/02/08/1666137.html Lucene的搜索结果默认按相关度排序,这个相关度排序是基于内部的Score和DocID,Score又基于关键词的内部评分和做索引时的 boost.默认Score高的排前面,如果Score一样,再按索引顺序,先索引的排前面. Sort groupSort = new Sort(new SortField("排序字段name", SortFie

转载请注明出处:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD,即奇异值分解,在自然语言处理中,用来做潜在语义分析即LSI,或者LSA.最早见文章 An introduction to latent semantic analysis SVD的有关资料,从很多大牛的博客中整理了一下,然后自己写了个python版本,放上来,跟大家分享- 关于SVD的讲解,参考博客 本文由LeftNotEasy发布于http:

原文出自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/591804点击打开链接 在索引阶段设置Document Boost和Field Boost,存储在(.nrm)文件中. 如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要,如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高,则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值. 这些值是在索引阶段就写入索引文件的,存储在标准化因子(.nrm)文件中,一旦设定,除非删除此文档,否则无法改变. 如果不进行设定,则Document

1.查看目录下的文档 a) ls(list):查看目录下的所有文档或者文档的信息. 命令行:ls [-a][-A] [-f][-F][-h][-l][-r][-R][-S][-t] 目录名称  //注:还有一些不常用的没有列举出来,更多命令可查询http://man.linuxde.net/ls   -a :全部的文档,连同隐藏文档( 开头为.的档案) 一起列出来   -A :全部的文档,连同隐藏文档,但不包括.与..这两个目录   -f :直接列出结果,而不进行排序 (ls 预设会以档名排序!

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

elasticsearch elasticsearch是一个高性能高扩展性的索引系统,底层基于apache lucene. 可结合kibana工具进行可视化. 概念: index 索引: 类似SQL中的一张表,索引名必须是全小写单词. type(索引类型):设计初衷是用type对相同逻辑结构(字段名)数据的归并,一个index中只能有一种 type,在6.0版本之后被标记为过时(deprecated),在后续大版本(7.x, 8.x+)中会将被完全弃用. document 文档:若干个键值对的数

前几天写过一篇<Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置>,今天继续最新版基础入门内容.这一篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档.索引和 REST API. 什么是文档 文档Unique ID 文档元数据 什么是索引 REST API 一.索引文档(Document) 1.1 白话什么是文档 从使用案例出发,Elasticsearch 是面向文档,文档是所有搜索数据的最小单元. 案例一:每个公司都有业务日志平台,比如交易业务日志. 文档:每一条日志文件中的日志项

在Elasticsearch中,文档(document)是所有可搜索数据的最小单位.它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中.每个文档都会有一个唯一ID,这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成. 如果延续我们之前不恰当的对比RDMS的话,我认为文档可以类比成关系型数据库中的表. 元数据 前面我们提到,每个文档都有一个唯一ID来标识,获取文档时,"_id"字段记录的就是文档的唯一ID,它是元数据之一.当然,文档还有一些其他的元数据,下面我们来一一介

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

4.1.3. 域(Field)的数据信息(.fdt,.fdx) 域数据文件(fdt): 真正保存存储域(stored field)信息的是fdt文件 在一个段(segment)中总共有segment size篇文档,所以fdt文件中共有segment size个项,每一项保存一篇文档的域的信息 对于每一篇文档,一开始是一个fieldcount,也即此文档包含的域的数目,接下来是fieldcount个项,每一项保存一个域的信息. 对于每一个域,fieldnum是域号,接着是一个8位的byte,最低

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性

一.MongoDB数据库的存储特点: 1.MongoDB是文档型数据库,存储的是文档(将json二进制化为Bson存储): 2.存储的每篇文档都可以有自己独特的存储结构,颠覆了传统数据库必须按照表和列字段规律存储的范式: 3.存储的每篇文档是以树形结构无限分支延伸(每个节点都可以数组形势追加),存储十分随意方便: 4.传统数据库的多张表关联才能实现的存储结构,文档型数据库可以以一篇文档存储搞定(文档数据库反范式存储的理念): 5.MongoDB内部执行引擎为js解释器,把文档存储成bson结构,

ES-更新现有文档 ES的更新API允许发送文档所需要做的修改,而且API会返回一个答复,告知操作是否成功.更新流程如下 1. 检索现有的文档.为了使这步奏效,必须打开_source字段,否则ES并不知道原有文档的内容.2. 进行制定的修改.例如,如果文档是{"name":"Elasticsearch Denver","organizer":"Lee"}修改组织者,修改后的文档是{"name":"

ES-使用映射来定义各种文档 每篇文档属于一种类型,而每种类型属于一个索引.从数据的逻辑划分来看,可以认为索引是数据库,而类型是数据库中的表.类型包含了映射中每个字段的定义.映射包括了该类型的文档中可能出现的所有字段,并告诉ES如何索引一篇文档的多个字段. 类型只提供逻辑上的分离:在ES中,不同类型的文档没有物理上的分离.在同一个ES索引中的所有文档,无论何种类型,都是存储在属于相同分片的同一组文件中.一份分片就是一个Lucene的索引,类型的名称是Lucene索引中一个字段.所有映射的所有字段

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本节介绍 ES 文档,索引及其基本操作. 1,ES 中的文档 在 ES 中,文档(Document)是可搜索数据的最小存储单位,相当于关系数据库中的一条记录. 文档以 Json 数据格式保存在 ES 中,Json 中保存着多个键值对,它可以保存不同类型的数据,比如: 字符串类型 数字类型 布尔类型 数组类型 日期类型 二进制类型 范围类型 Python 语言中的字典类型,就是 Json 数据格式. 文档中的