Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

关键词句和文本集每篇文章相关度计算:假设语料库中有几万篇文章,每篇文章的长度不一,你任意输入关键词或句子,通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章. 1.TF-IDF概述 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短

前阵子做了一些IT opreation analysis的research,从产线上取了一些J2EE server运行状态的数据(CPU,Menory...),打算通过训练JVM的数据来建立分类模型,用于server状态的分类.这个过程中发现最难的地方就是构建训练数据集,训练数据必须要有明确的type flag,用以表示数据向量采集当时,server所处的状态类别.简单的说,就是大家不清楚哪些数据代表正常,哪些数据代表异常,哪些数据代表临界状态,甚至不知道server应该有几种明确的状态.出现这

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor

import codecs #主题模型 from gensim import corpora from gensim.models import LdaModel from gensim import models from gensim.corpora import Dictionary te = [] fp = codecs.open('input.txt','r') for line in fp: line = line.split(',') te.append([ w for w in

TF-IDF介绍   TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,通常用于提取文本的特征,即关键词.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.   在NLP中,TF-IDF的计算公式如下: \[tfidf = tf*idf.\] 其中,tf是词频(Term Frequency),idf为逆向文件频率(Inverse Document Frequency).   tf为词频,即一

还是同前一篇作为学习入门. 1. KNN算法描述: step1: 文本向量化表示,计算特征词的TF-IDF值 step2: 新文本到达后,根据特征词确定文本的向量 step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量,相似度度量采用“余弦相似度”,根据实验测试的结果调整k值,此次选择20 step4: 在新文本的k个邻居中,依次计算每类的权重, step5: 比较类的权重,将新文本放到权重最大的那个类中 2. 文档TF-IDF计算和向量化表示 # -*- coding: utf-8

def genlda(textlist,n): ticks = str(time.time()).replace('.','')[-6:-1] nn=str(n) dictionary = corpora.Dictionary(textlist) corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in textlist ] #tfidf = models.TfidfModel(corpus) #corpus_tfidf = tfidf[corpus] #p

Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐 中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词. 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多.下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用. 1.HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Han

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 词袋(Bag of Words)表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域. 可是,文本分析的原始数据无法直接丢给算法.这些原始数据是一组符号,由于大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件.为了解决问题,scikit-learn提供了一些有用工具能够用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征,比方说: 标记(tokenizing)文本以及为每个可能

Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 目录 Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 0x00 摘要 0x01 TF-IDF 1.1 原理 1.2 计算方法 0x02 Alink示例代码 2.1 示例代码 2.2 TF-IDF模型 2.3 TF-IDF预测 0x03 分词 Segment 3.1 结巴分词 3.2 分词过程 0x04 训练 4.1 计算IDF 4.2 排序 4.2.1 SortUtils.pSort 采样SampleSplitPoint 归并 SplitPoi

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

自然语言处理(NLP)相关学习资料/资源 1. 书籍推荐 自然语言处理 统计自然语言处理(第2版) 作者:宗成庆 出版社:清华大学出版社:出版年:2013:页数:570 内容简介:系统地描述了神经网络之前的基于统计的NLP方法,能够对NLP各项任务以及经典的算法学习了解. 数学之美(第2版) 作者:吴军 出版社:人民邮电出版社:出版年:2014:页数:312 内容简介:讲解了NLP里常用的数学模型,并把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力. Speech and Lan

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai

你可能遇到的问题包括:ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块ImportError: DLL load failed: The specified module could not be foundMicrosoft Visual C++ 9.0 is required Unable to find vcvarsall.batNumpy Install Runti

首先,吐槽一下,真的是折腾好几天,一会更新这个,一会更新那个,总是各种奇葩问题诸如此类: cannot import check-build pip有新版本,需要更新(黄字) 其中scipy出错最多,但是还是可安装的 找不到指定模块 no model XXX 诸如此类,各种更新就是不行 但是下边的这个文章真的是帮了大忙.........本身比较懒惰,不想全部卸载后在更新,所以一直各种问题,看了下边的文章,非常有用,当然有些人的可能真的只是scipy不兼容,那你更新一下就好了,要是还不行,你就全删

2.1 jieba 2.1.1 jieba简介 Jieba中文含义结巴,jieba库是目前做的最好的python分词组件.首先它的安装十分便捷,只需要使用pip安装:其次,它不需要另外下载其它的数据包,在这一点上它比其余五款分词工具都要便捷.另外,jieba库支持的文本编码方式为utf-8. Jieba库包含许多功能,如分词.词性标注.自定义词典.关键词提取.基于jieba的关键词提取有两种常用算法,一是TF-IDF算法:二是TextRank算法.基于jieba库的分词,包含三种分词模式: 精准

SVN命令 svn co  svn://10.144.156.41/branches/webroot_2015_03_03_gift 表示check远程目录到当前目录下,co命令只能check目录,如果要check文件,需要使用svn export命令,export如果检出文件夹的话,文件夹就只是本地文件夹,无法作为工作目录,也就是说export导出的是一个不带.svn目录的代码目录 svn co一般有两种使用方法 1 svn  co    http://svnserver/mypro/trun

谢谢原作者:http://blog.sina.com.cn/s/blog_963453200101eiuq.html 1.检出svn  co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码svn  checkout  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --use

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