http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021 参考于这个博主的博文. 原理 1.文本相似度计算的需求始于搜索引擎. 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户. 2.主要使用的算法是tf-idf tf:term frequency 词频 idf:inverse document frequency 倒文档频率 主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j

推荐方法:建立辅助列,查找B列数据是否重复.=IF(COUNTIF(B:B,B1)>1,"重复","")按住公式单元格右下角实心十字,向下拖拽复制公式.=IF(COUNTIF(A:A,A1)>1,A1,"")选定C列,数据--有效性--公式,输入=COUNTIF($C$1:$C1,$C1)=1  确定=COUNTIF($A$1:$A1,$A1)=1b1 = countif(A:A,A1),选中B1,双击选择框右下角小黑点,或者按住左键

UNPIVOT特点 UNPIVOT运算符通过将列旋转到行来执行PIVOT的反向操作,UNPIVOT 并不完全是 PIVOT 的逆操作. PIVOT 执行聚合,并将多个可能的行合并为输出中的一行.UNPIVOT 不重现原始表值表达式的结果,因为行已被合并. 另外,UNPIVOT 输入中的 NULL 值也在输出中消失了.如果值消失,表明在执行 PIVOT 操作前,输入中可能就已存在原始 NULL 值. 语法 select 输出列名,...,输出列名,输出值列名称 from (select 输出列名,

环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import jieba from gensim import corpora, models, similarities from collections import defaultdi

DataTable dt = ds.Tables[]; //获得 datatable DataView dv = new DataView(dt); DataTable dt2 = dv.ToTable(true, "GongXu"); // 去重,只针对 GongXu 字段

Python实例:申报项目查重系统设计与实现 作者:白宁超 2017年5月18日17:51:37 摘要:关于查重系统很多人并不陌生,无论本科还是硕博毕业都不可避免涉及论文查重问题,这也对学术不正之风起到一定纠正作用.单位主要针对科技项目申报审核,传统的方式人力物力比较大,且伴随季度性的繁重工作,效率不高.基于此,单位觉得开发一款可以达到实用的智能查重系统.遍及网络文献,终未得到有价值的参考资料,这个也是自然.首先类似知网,paperpass这样的商业公司其毕业申报专利并进行保密,其他科研单位因发

目录 需求 方法一 方法二 需求 一个数据框一列或多列中有重复行,如何将它的重复行转化为多列?即本来两列一对一的关系,如何转化为一对多的关系?普通的spread函数实现较为麻烦. 示例数据如下: Item Value Apricot 4 Apricot 2 Apricot 5 Banana 4 Carrot 7 Carrot 5 想要实现的效果: Item Value 1 Value 2 Value 3 Apricot 4 2 5 Banana 4 Carrot 7 5 方法一 使用data.t

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

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(

DataTable相关操作,筛选,取前N条数据,获取指定列数据2013-03-12 14:50 by Miracle520, 2667 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 1 #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 2 /// <summary> 3 /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 4 /// eg:SortExprDataT

在excel表中,罗列两列数据,用B列数据与A列比较,筛选出B列中哪些数据不同,并用红色标记出来.     首先选中B列.直接鼠标左键点击B列即可选中."开始"--->"条件格式"--->"新建规则":     在‘选择规则类型’中选择最后一项‘使用公式确定要设置格式的单元格’:     在红色标记框中,输入公式:=countif(a:a,B1)=0(公式的意思:用B1的数据去比较A列的所有数据,如果出现重复值,就计算加1,出现n次,

#region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回      /// <summary>      /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回      /// eg:SortExprDataTable(dt,"Sex='男'","Time Desc",1)      /// </summary>

Excel中的一列数据变成文本的一行数据 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

环境 Python3, gensim,jieba,numpy ,pandas 原理:文章转成向量,然后在计算两个向量的余弦值. Gensim gensim是一个python的自然语言处理库,能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式,gensim还实现了word2vec功能,以便进行进一步的处理. 具体API看官网:https://radimrehurek.com/gensim 中文分词 中文需要分词,英文就不需要了,分词用的 jieba . def segment(d

Python爬虫可以说是好玩又好用了.现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中.需求有了,剩下的就是实现了. 在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务.提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了.小问题大苦恼,不