资讯的文本分类用lucene——TFIDF

最新推荐文章于 2026-01-03 13:41:12 发布
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#lucene #TFIDF

本文介绍了TF-IDF的基本概念，这是一种在信息检索与文本挖掘中广泛使用的统计方法，用于评估一个词对一个文档集或语料库中的某篇文档的重要程度。
基于Lucene、TF-IDF、余弦相似性实现长文本相似度检测
不忘初心的专栏
07-21 4535
什么是TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)，汉译为词频-逆文本频率指数。 TF指一个词出现的频率，假设在一篇文章中某个词出现的次数是n，文章的总词数是N，那么TF=n/N 逆文本频率指数IDF一般用于表示一个词的权重，其求解办法为IDFi=log(D/Dw)，这里D指的是文本总量，Dw指的是词i在Dw篇文本中出现过。...
【某航】tf-idf文本特征提取与SVM分类——数据挖掘导论
t949500898的博客
07-18 3133
代码链接：github代码 1.任务要求 （1）将数据集Case1-classification.zip中的email文件转换成列表数据，利用tf-idf方法提取其中的特征 （2）使用SVM分类文本类型，通过5折交叉验证检测分类结果，输出precision, recall, F1-score（可以使用LIBSVM实现SVM） 2.数据预处理与特征提取 数据预处理：Emails_classify/Emails_classify_Proprocessing.py 文件中执行。 下面详细描述提取特征方法： 读取文
lucene学习之中文文本分析
如锡如璧
04-30 597
在lucenne内部，所有的字符都是以标准的UTF-8编码存储的。lucene的standardAnalyzer分析器将一定范围内的Unicode编码识别为CJK(亚洲语种)字符，并将其拆分为独立单元。 下面用不同的分析器来分析同一中文字符串： import java.awt.*; import java.io.*; import org.apache.lucene.analysis.*; i
基于朴素贝叶斯实现的文本分类
09-25
用python实现的朴素贝叶斯，部分分类正确率达到95%以上，对于部分主题敏感度不高。
基于贝叶斯算法的文本分类器
12-22
该程序用到了Lucene.Net,用到了基于词典的ICTCLAS中文分词1.0. ICTCLAS中文分词for Lucene.Net接口代码(实现Analyzer):
lucene-core-2.9.4.jar.zip
05-20
网上MMAnalyzer资源太少了，大多数初学者都会少导入JAR包，因为网上的贴的代码只有jeasy.analysis.MMAnalyzer，而没有依赖包lucene-core-2.4.1.jar！
mahout应用kmeans进行文本聚类——实例分析
arrow8071的专栏
05-27 2380
输入分析： mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的，所以需要把txtfile转换成sequenceFile，而聚类必须是向量格式的，mahout提供下面两个命令来将文本转成向量形式 1.mahout seqdirectory：将文本文件转成SequenceFile文件，SequenceFile文件是一种二制制存储的key-value键值对,http://www.dongt
mahout应用kmeans进行文本聚类2之——实例分析
热门推荐
aidayei的专栏
08-09 1万+
在Mahout_in_Action这本书中，给了一个文本的聚类实例，并提供了原始输入数据，下面结合例子说明 作为聚类算法的主要应用场景 - 文本分类，对文本信息的建模也是一个常见的问题。在信息检索研究领域已经有很好的建模方式，就是信息检索领域中最常用的向量空间模型 词频 -
Lucene评分机制
hawkdowen的专栏
09-02 2065
TFIDFSimilarity类中定义了Lucene评分的要素。重写这些要素计算实现可以方便的修改Lucene的打分机制 下面将从信息检索模型到具体（有效地）实现来描述Lucene如何实现评分。我们首先简要介绍下向量空间模型评分（VSM Score），之后导出Lucene理论评分公式，并据此最终推导出Lucene实际评分方法（与Lucene实现中使用的类、方法相关联）
java 向量相似度计算 tf-idf_文本相似度——基于TF-IDF与余弦相似性
weixin_30902943的博客
02-13 1276
本篇博客，主要是描述一种计算文本相似度的算法，基于TF-IDF算法和余弦相似性。算法的描述请务必看阮一峰的博客，不然看不懂本篇博客，地址：在这里，主要讨论具体的代码的实现。过程如下：使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；每篇文章各取出若干个关键词(比如20个)，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(为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频)；生成两篇文章各自的词频向量；计算两...
精选资源
webCrawler:具有相关检查的爬虫，对每个页面（URL）均使用TFIDF和余弦相似度方法
05-17
使用Apache Lucene库来进行TF-IDF计算，因为它提供了方便的API来处理文本数据；最后，可能使用了某种数学库，如Apache Commons Math，来执行余弦相似度计算。 在"webCrawler-master"这个压缩包中，我们可以期待找到...
（5）文本挖掘（二）——中英文分词
好女绪的博客
03-28 5552
英文分词需要用到词干提取算法PorterAlgorithm，请参考http://blog.youkuaiyun.com/fighting_no1/article/details/50927162。停用词是我自己整理的。import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List;
基于TFIDF与特征增益的文本特征向量提取
描述进一步说明，该项目通过两种主流方法——TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）与特征增益（Feature Gain）——实现了从原始文本到高维特征向量空间的映射，并使用Java语言进行编程实现，为后续...
【lucene】 Lucene 段（Segment）中 docId 机制
risc123456的博客
12-30 755
在 Lucene 中，docId（文档 ID）是一个从0开始的整数，用于在单个 Segment 内部唯一标识一个文档。它是局部的（per-segment），不是全局唯一的。它不是用户可见的，而是 Lucene 内部用于高效访问文档的“数组下标”。它不等于_id，也不具备持久性。docId 是段内局部整数 ID，从 0 开始连续分配全局 docId = docBase + 局部 docIddocId 会随段合并而改变，不具备持久性。
【langchain框架——检索链】利用检索链创建自己的购物知识库并完成智能体的商品推荐
weixin_44734413的博客
12-26 396
检索链在RAG中的应用 本文介绍了检索增强生成(RAG)中的核心组件检索链，并展示了其在电商商品推荐中的实际应用。主要内容包括： 检索链分类：介绍了四种常见检索链类型及其特点，包括基础检索问答链、带来源追溯的链、对话式检索链和可配置链。 实现流程： 商品PDF文档加载与分块处理 创建FAISS向量数据库存储商品信息 实现两种混合检索器(简单融合和加权融合) 构建LLM工作流，先提取用户需求再推荐商品 技术要点：展示了使用LangChain框架处理文档、创建向量库、实现混合检索以及构建推荐逻辑的关键代码片段。
AGI学习：langchain第一课，提示词模版、大模型、输出解析器，链，部署【2025.10.20的课程复习笔记】
weixin_37991016的博客
01-03 177
学习大模型的笔记
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
C#版朴素贝叶斯文本分类器：Lucene.Net与ICTCLAS分词集成
本篇文章主要介绍了如何在C#环境中利用Lucene.Net库开发一个基于朴素贝叶斯算法的文本分类器，结合了ICTCLAS中文分词1.0工具。作者首先提到了洞庭散人的一篇文章作为学习的起点，并表示对其分享的感激。文章的核心是...
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