Orange3实战教程：文本挖掘---文档评分

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原创 最新推荐文章于 2026-11-05 17:40:41 发布 84 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

文档评分

根据词语出现情况对文档进行评分。

输入

  • 语料库：文档集合
  • 词语：包含至少一列词语的表格

输出

  • 语料库：包含评分的文档集合

文档评分组件根据输入的词语为每个文档分配分数。系统会为每个词语按选定评分方法计算分数，并通过选定的聚合函数在文档级别汇总得分。

在这里插入图片描述

  1. 选择词语评分方法：
    • 词频统计：统计词语在文本中的出现次数。
    • 词占比：表示词语在文档中的出现比例。
    • 相似度：文档向量与词语向量的余弦相似度。
  2. 选择聚合函数：将词语分数汇总为文档分数（均值、中位数、最小值或最大值）。
  3. 选择文档输出方式：
    • 无：不输出任何文档
    • 全部：输出完整语料库
    • 手动：从表格中手动选择文档
    • 高分文档：输出评分最高的前
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标签
#数据挖掘 #自然语言处理 #深度学习 #机器学习 #人工智能
#神经网络 #orange3中文版
Orange3实战教程：文本挖掘---提取关键词 本文介绍了关键词提取的方法与应用。首先概述了从语料库中提取特征词的基本流程，包括输入参数（文档集合和单词表）与输出结果。重点阐述了四种关键词评分方法：TF-IDF（基于词频和逆文档频率）、YAKE!（先进的无监督方法）、Rake（基于停用词的无监督方法）以及基于SBERT词向量余弦距离的嵌入方法。通过book-excerpts语料库示例，展示了预处理（分词、词形还原等）后使用TF-IDF提取关键词的过程，并说明结果可应用于单词列表编辑或后续分析组件。最后引用了Campos等人和Rose等人的相关研究文献。 阅读详情

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