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

Ext JS 6学习文档-第8章-主题和响应式设计 主题和响应式设计 本章重点在 ExtJS 应用的主题和响应式设计.主要有以下几点内容: SASS 介绍和入门 主题 响应式设计 SASS 介绍和入门 SASS (Syntactically Awesome Stylesheets) 是一个样式语言,当你使用 SASS 代替 CSS 来写样式,之后 SASS 将使用编译器编译成 CSS ,SASS 有更好的语法和一组特性使我们更容易编写样式.同时维护 SASS 代码比维护 CS 更容易.相比直接写

主要记录一些琐碎的知识点. 1.“In Drupal 8 drupal_add_css(), drupal_add_js() and drupal_add_library()were removed in favor of #attached” 在Drupal8中,drupal_add_css(), drupal_add_js(), 和drupal_add_library()被去除了.只支持以#attached的方式来附加css或者js. 2.PHP向js传递变量(drupalSettings)

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

目录 LDA 主题模型 几个重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA的topic个数? 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题? LDA 这里简单的介绍一下LDA的另一种身份,概率主题模型 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)隐含狄利克雷分布(英语:Latent Dirichlet allocation,简称LDA),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇

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

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:

1.“句向量”简介word2vec提供了高质量的词向量,并在一些任务中表现良好. 关于word2vec的原理可以参考这几篇论文: https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf关于如何使用第三方库gensim训练word2vec可以参考这篇博客: http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/54706807尽管word2vec提供了高质量的词汇向量,仍然没

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

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

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

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

+++ date="2020-10-17T10:32:00+08:00" title="hugo主题文档manpassant" tags=["hugo","主题"] categories=["Go"] toc=true +++ Maupassant Maupassant theme, ported to Hugo. 预览效果:飞雪无情的博客 English Docs 一款非常简洁.性能高的Hugo主题,适配

上回说到,用Impress.js代替PPT来做项目展示.这回换Markdown来做接口文档好了.(不敢说代替Word,只能说个人感觉更为方便)当然,还要辅之以Git,来方便版本管理. Markdown基本语法也没啥好说的,随便百度一下几分钟看懂基本的,20%的知识完成80%的任务嘛,够了. 关键在于,我有些特殊需求,以方便将Markdown作为接口文档查看.什么需求呢? 目录.这是重中之重.没有方便的TOC的话,文档长了,查看起来真是费劲.我理想中的目录是这样的: 根据H1(# ).H2(##