在线编程题-计算文本的 TFIDF值

用TFIDF给特征词赋权值 0  背景             在上一篇的用CHI检验的文章中我们已经获得了特征词,这些特征词在某一篇文章中出现的频率是不一样的,也可以说词与词的重要性是不一样的。为了标示特征词语的重要程度,就必须赋权重。在本篇文章中,我们使用的方法是TFIDF。 1   VSM向量空间模型               哎?不是讲TFIDF吗,怎么会有VSM向量空间模型呢。是这样,在经过CH 阅读详情

题目 :求出文本的TFIDF 

  TFIDF = TF * IDF (TFIDF值越大,说明该词可以很好的区分文件,预测主题能力越强)

  IF(词频) =  (该词在文件中出现的次数)/(文件总的词数)
  IDF(逆向文件频率) = log2[(总文件数)/(该词出现的文件数目)];

  

  输入:2              //代表总的文件数

              s,t           //每一行代表一个文件

              s,f


输出 :0.00,0.50        //输出保留两位小数,中间用逗号隔开

            0.00,0.50

 

解题思路:主要用map容器计算字符在每行出现的次数,和出现总的行数;

其中出现的行数要做一下判断,一行中出现多次的字符只统计一次, 解决了这个问题,就可以直接套公式了,刚开始题目对公式写的不是很清楚,对公式也不是很理解,所以当时没有做出来,伤心~~~,在这做一下总结。       

参考代码:        

#include<iostream> 
#include<vector>
#include<string>  
#include<map>
#include <iomanip>  
#include<math.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	cin >> n; //输入文件个数
	vector<string> str(n, "");
	map<char, int>  mapNums;//统计每一行字符出现的个数
	map<char, int>  mapRows;  //统计字符总共出现了几行

	for (int i = 0; i < n; i++) cin >> str[i];//读取字符串

	int rowNum = 0;//统计每个字符出现的行数
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		for (int j = 0; j < str[i].length(); j = j + 2)
		{
			if (mapRows[str[i][j]] == 0 || (mapRows[str[i][j]] != 0 && i != rowNum))//当这个字符value值大于1,且不在同一行时,进行加1操作
			{
				mapRows[str[i][j]]++;
				rowNum = i;
			}
		}
	}

	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		int count = 0; //每一行字符的个数
		for (int j = 0; j < str[i].length(); j = j + 2)
		{
			mapNums[str[i][j]]++;//统计每一行字符出现的个数
			count++;
		}
		for (int j = 0; j < str[i].length(); j = j + 2)
		{
			double  IF = mapNums[str[i][j]] * 1.0 / count;//计算TF
			double  num = mapRows[str[i][j]]; //计算字符出现的行数
			double  IDF = log2(n / num);//计算IDF
			double  IFIDF = IF *  IDF;
			cout.setf(ios::fixed);//固定保持两个小数
			j == 0 ? cout << fixed << setprecision(2) << IFIDF : cout << "," << fixed << setprecision(2) << IFIDF;
		}
		cout << endl;
		mapNums.clear();
	}
	return 0;
}


python进行中文文本聚类实例(TFIDF计算、词袋构建) 花了好几天时间学习了文本聚类,以下记录一下这次的学习,也整理了一些这方面的资料,和大家分享一下,一起交流学习,进步在于不断总结和分享以及相互交流。 文本聚类就是把相似的文档聚集成一簇,通过把文本转换成数值进行聚类,主要分为两个部分,第一个是构建词袋,也就是TF-IDF矩阵,也叫作文档词频矩阵,这个矩阵的每行是一篇文档,每列是一个词,矩阵的某个值代表该词在某篇文档的TF-IDF权重,就是把文档中的每个 阅读详情

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