笔记-TF-IDF

最新推荐文章于 2025-07-16 18:13:24 发布
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#TF-IDF

博主通过大牛博客学习TF-IDF并进行记录，还给出了传送门。TF-IDF是信息技术领域用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。

通过大牛的博客学习了TF-IDF，记录如下：

传送门

『NLP学习笔记』TF-IDF算法进行关键词提取(Python迭代器、sorted、lambda、filter)
AI新视界
09-21 1922
TF-IDF算法进行关键词提取！ 文章目录一. 关键词二. TF-IDF关键词提取算法三. 算法实现 一. 关键词 关键词 是指能反映文本主题或者意思的词语，如论文中的Keyword字段。关键词提取是文本挖掘领域一个很重要的部分，通过对文本提取的关键词可以窥探整个文本的主题思想，进一步应用于文本的推荐或文本的搜索。 常用的关键词提取算法：TF-IDF算法、TextRank算法。 二. TF-IDF关键词提取算法 TF-IDF(Term frequency-inverse document fr
笔记(总结)-序列标注问题与求解
ZSY的大后台
07-18 5114
在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有： 拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等） 判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所...
Datawhale AI夏令营笔记-TF-IDF方法
最新发布
07-16 841
TF-IDF = 0.2 × 0.18 ≈ 0.036 是一个正数，分数不错，现实意义就是doc2其实就是描述“他”特点的。IDF ≈ -0.12（在所有的文档中都很常见）——喜欢这个词，注定无法成为重要的词，在所有里面都出现了。你需要把评论分成好评/差评、产品类别、垃圾邮件等，这就需要把每条评论变成“数字向量”。高 TF-IDF 的文档认为“对这个关键词很相关”它不光保留了“有哪些词”，还体现了“词的重要性”通过每一类的“高TF-IDF词”还能反推出主题词。对每条文本输出最重要的词（高TF-IDF）。
NLP 笔记：TF-IDF
qq_40206371的博客
05-01 919
TF（词频） TF代表的是某个词在一篇文档中出现的频率。 这个频率可以通过计算词在文档中出现的次数与该文档中总词数的比例来得到。 词频衡量了某个词在特定文档中的重要性。 w是某个单词 d是特定文档 count(w,d)——这个单词在这个文档中出现的次数 size(d)——这个文档的单词数量 IDF（逆文档频率） ​​​​​​​IDF则衡量的是某个词在整个文档集中的普遍性 IDF用来降低
机器学习笔记-TF-IDF统计方法
weixin_45695256的博客
10-19 1049
机器学习笔记-TF-IDF统计方法 TF-IDF统计方法 简介 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。 其主要思想是：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。 TFIDF实际上是： TF∗IDF TF * IDF TF∗IDF TF为词频(Term Frequency)，
NLP10-TF-IDF文本向量化
m0_74803856的博客
03-02 323
TF-IDF文本向量化
NLP学习笔记——TF-IDF算法
qq_57832544的博客
10-25 1939
NLP学习笔记——TF-IDF
学习笔记--NLP文本相似度之TF-IDF
qq_36527339的博客
10-19 1455
余弦计算相似度度量 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。   文本相似度计算的处理流程是:     （1）找出两篇文章的关键词； 　（2）每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频 　（3）生成两篇文章各自的词频向量； 　（4）计算两个向量的余弦...
自然语言处理基础：词的表示（TF-IDF向量）
天涯雨的博客
06-01 1019
自然语言处理基础：词的表示（TF-IDF向量）；TF - IDF 的计算
学习笔记：TF-IDF、相似度
qq_41649740的博客
01-14 471
1.原理： 本文频繁出现而别的地方出现不频繁，说明这个词就是本文关键词 TF（词频）=本文出现该词的个数/本文词数 IDF（逆文档频率）=log10（语料库文档总数/1+出现该词的文档数） TF-IDF=TF*IDF 2.文本分析相似度 ①先把中文句子分词 ②构造语料库向量 ③根据词频构造各个句子的词频向量/Gemsim(转化为词向量效果更好)/word2vec ④计算余弦相似度（类似点乘） 3.语料可以选取的来源：搜狗实验室 ...
TF-IDF学习笔记
KangKermit的专栏
06-19 269
TF-IDF TF—词频 TF就是Term Frequency，即单词频率。就是统计一篇文章中某词出现的次数，它是基于这样的一个假设：查询关键字中的单词应该相对于其他单词更加重要，而文档的重要程度，也就是相关度，与单词在文档中出现的次数成正比。 但是，这是非常不合理的： 文章单词总数的影响 如果文章1总共有100万个单词，文章2总共有1万个单词，假设一个词在文章1和文章2中均出现了1000次，但总量不同，不具可比性； 不相关高频词的影响 在英语中，经常出现the、a、an、this等与文章意义无关的高频词
BERTopic：利用BERT和c-TF-IDF创建易于解释的主题
02-03
BERTopic是一种利用主题建模技术 :hugging_face: 转换程序和c-TF-IDF创建密集的群集，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要字词。 它甚至支持类似于LDAvis的可视化！ 相应的媒体帖子可以在找到。 安装 可以...
笔记-图嵌入（Graph Embedding）
热门推荐
ZSY的大后台
06-29 1万+
图嵌入（Graph Embedding，也叫Network Embedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。知识图谱属于异构图数据，即节点与边不只一种类型。了解图嵌入能帮助理解图数据的处理过程，拓展思考问题的思路（传统ML基本都是table类型的数据），也能对未来可能的知识图谱研究做一些铺垫准备。学习参考链接如...
笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述
ZSY的大后台
07-20 5007
本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。 Se...
笔记-Tukey Method发现outliers（离群点）
ZSY的大后台
11-30 3677
在大规模数据集中，由于噪声、扰动、采样过程误差等等原因，会出现一些数据点偏移整个数据集。假想整个数据集由某未知分布生成，则这些点可以看做该未知分布下的噪声采样。在可视化情况下，这些点显著偏移了数据集的点群，故称为离群点。而众多机器学习算法对数据分布都存在着一定的假设或期待数据集较为“规整”。因此在数据挖掘中，常需要在预处理中去除该类点，让算法能更好地发现“正常”数据间存在的关系。Tukey Meth
论文列表——NAACL 2019
ZSY的大后台
03-06 3595
最近NAACL-2019接收列表出了，列出感兴趣的paper，供之后阅读： 名称 类型 关键字 阅读价值 笔记 Deep Adversarial Learning for NLP tutorial Transfer Learning in Natural Language Processing tutorial Applications of Natural L...
论文列表——sentiment analysis
ZSY的大后台
01-25 3391
情感分类属于文本分类的一个应用场景，一般都是人（用户）对某些具体事物（商品、事件）表达某些情感。落地场景是很多的。这学期最开始是做stance detection相关的工作，而其中target-specific stance detection和情感分类中的aspect-based sentiment analysis是很相关的，而AIC的比赛又正好是这个后者，所以顺便调研了下sentiment ...
笔记(总结)-神经语言模型和词向量
ZSY的大后台
07-09 3030
之前笔记(总结)-统计语言模型主要介绍了统计语言模型。可以看到，最终对句子的建模为（以二元文法为例）： P(S)=p(w1)p(w2|w1)...p(wn|wn−1)P(S)=p(w1)p(w2|w1)...p(wn|wn−1)P(S)=p(w_1)p(w_2|w_1)...p(w_n|w_{n-1}) 核心问题在于如何计算参数p(wi|wi−1)p(wi|wi−1)p(w_i|w_{i-1}...
论文列表——fake news
ZSY的大后台
10-04 2962
列出自己阅读的fake news detection论文的列表，以后有时间再整理相应的笔记。阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解，标准包括：动机、方法、数据集质量、实验安排、相关工作等，满分为5。列表如下： 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值 “Liar, Liar Pants on Fire”: A New Benchmark Dataset for Fake News D...
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