文本特征值提取，采用结巴将文本分词，tf-idf算法得到特征值，以及给出了idf词频文件的训练方法

最新推荐文章于 2024-08-31 17:04:20 发布
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文章标签： TF-IDF 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/panjiao119/article/details/78111948
该博客介绍了如何利用jieba分词和TF-IDF算法提取简历关键词，强调了词库融合和idf训练的重要性。通过训练集进行idf权重计算，并指出jieba全模式下的中英文混搭问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Text-Eigenvalue


sample_resumes文件放的是简历样本，来源已经找不到了，请严格遵照里面的版权说明来使用

本实例展示 简历关键词的提取，用于相关性的搜索

jieba分词

项目介绍https://github.com/fxsjy/jieba jieba python项目中已经做了比较详细的使用说明了，jieba很简洁，适合需求不复杂的情况使用

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文本特征词选择及TF-IDF算法应用
qq_36128101的博客
03-25 2121
文本特征词选择，也称为关键词提取，是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它的目的是从文本数据中识别出最能代表文本内容的词语。这些特征词能够用于**概括主题**，为文本分析、信息检索、内容摘要等应用提供基础。
关于jieba自带tf-idf使用的经历
weixin_39222433的博客
03-14 1692
正在做的研究项目进行到一个关于数据的分析和处理阶段，需要对大量长度较短的文本进行提取关键词的操作。这里我提取关键词的想法其实是跟TF-IDF的机制略有出入的，因为在一个短文本中一个对我有用的词出现的次数不会很高，但我同时又希望它能在很多条文本中都出现，以此从而可以得到一些高频出现的关键词。 TF-IDF 词频(TF)=该词在文本中出现的次数文本中总词数 词频(TF) = \frac{该词在文本中出...
机器学习——文本特征值表示
沉迷单车的追风少年
03-15 2036
对数据最简单的编码之一是使用单词计数，对于每个短语，仅仅计算其中每个单词出现的次数，在sklearn中，使用CountVectorizer就可以轻松解决！ 看代码： # ——创建时间：2019.3.15—— # 文本特征表示 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer sample = [ 'feature...
数据特征处理之文本型数据特征值化（一）
攻城狮
01-01 2026
数据的存在形式是多样的，除了我们平时常见的数值型数据之外，还有文本类型的数据，本篇讨论的是文本类型数据的处理方法，即对文本类型数据特征值化。 本文仍是借助机器学习语言工具中的sklearn模块来完成。 假设现有一段语言（文章）：You will never know unless you try。我们要完成对这段文字进行特征抽取，我们先来看特征抽取的单词列表 # -*- coding:utf-8 -*- # @Author: 数据与编程之美 # @File: text_deal.py # ..
Task2 ：特征提取（分词（结巴分词）；词、字符频率统计）
weixin_43589681的博客
05-14 1464
jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 安装说明 pip install jieba 主要功能 分词 创建函数： (1)精确模式 函数...
机器学习-文本特征值抽取，中文分词
尚未佩妥剑 转眼便江湖
10-25 1507
在文本特征值抽取过程中，将用到jieba分词 特点 支持三种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义。 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装方法 pip install jieba 官网 htt...
特征工程
怪咖的博客
07-08 262
sklearn特征抽取API sklearn.feature_extraction 字典特征抽取 把字典中一些类别数据分别进行转换成特征 数组形式，有类别的这些特征先要转换字典数据 作用：对字典数据进行特征值化 类：sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 语法： DictVertorizer(sparse=True,…) DictVertori...
使用Python和TF-IDF算法进行关键词提取
09-13
TF-IDF算法是一种在文本分析和信息检索领域广泛应用的关键字提取技术。它的主要目标是评估一个词对于一个文档集合或语料库中的某一个文档的重要性。TF-IDF算法结合了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率...
TF-IDF.py.zip_TF-IDF WEIGHT_tf-idf_tf_idf_特征提取
09-15
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种在信息检索和自然语言处理中广泛使用的文本特征表示方法。它能够衡量一个词在文档中的重要性，适用于文档集合的特征提取，帮助我们理解文档的主题和区分...
TF-IDF算法解析与Python实现方法详解
09-21
TF-IDF算法是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛使用的加权技术，它的核心目标是量化一个词在文档中的重要性。TF-IDF的计算由两部分组成：词频(Term Frequency, TF)和逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)。 ...
tf-idf详解
july_2的专栏
08-01 3142
f-idf 目录 简介 原理 举例 应用 理论假设 模型概率 展开 简介 原理 举例 应用 理论假设 模型概率 展开 编辑本段简介 TF-IDF[1]（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用
NLP基础--文本特征提取&&中文分词&&word2vec原理
maqian5的博客
09-11 3508
文章目录1. 文本特征提取1.1 词集模型1.2 BOW（Bag of Words）词袋模型1.3 TF-IDF2. 中文分词2.1 基于词典匹配的分词方法2.1.1 正向最大匹配（MM， MaximumMatching ）2.1.2 逆向最大匹配（RMM，ReverseMaximum Matching）2.1.3 双向匹配2.2 基于统计的分词方法2.2.1 基于n-gram的分词方法2.2.2 基于隐马尔科夫模型HMM的分词方法参考： 1. 文本特征提取 1.1 词集模型 例如One-Hot 编码，只要
文本分析-使用jieba库实现TF-IDF算法提取关键词
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m0_64336780的博客
06-27 2万+
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。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。简单来说就是：一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章。这也就是TF-IDF的含义。
【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）
爱看书的小沐
12-31 2925
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。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。
文本数据分析-（TF-IDF）（2）
最新发布
2301_77698138的博客
08-31 1726
TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词语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。它通过结合词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个因素来计算词语的权重。词频（TF）表示某个词在文档中出现的频率，逆文档频率（IDF）则度量了该词在整个文本集合中的重要性。TF-IDF值越高，表示该词在文档中的重要性越大，越能代表文档的主题。jieba库是一个流行的中文分词库，它支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。除了分词功能外，jieba库还提供了词性标注、关键词提取、添加自定义词典等丰富的功能。
关键词提取-基于python实现tf-idf
Jason_Honey2的博客
09-07 3499
代码实现： #encoding:utf-8 import jieba import re import os import numpy as np class MyTfIdf: def __init__(self): #语料库中所有文档的每个词的词频 的统计 ''' {文档id1：{'乔布斯'：0.333，...}， 文档id2 :{‘苹果’：0.666，...}} ...
TF-IDF 词频-逆文档频率 JAVA实现源码分析
看山不是山
11-29 997
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 词频（TF）表示词条（关键字）在文本中出现的频率。 这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数)...
jieba实现基于tf-idf算法的关键词提取（附完整代码）
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11-10 1万+
@基于itf-idf算法的关键词提取 提出问题 假设我们现在有一篇文章，需要提取这篇文章的关键词，要怎样才能通过计算机实现呢？ TF-IDF算法介绍 一篇文章的关键词基本都是能体现文章的内容，而且几乎是在文章中频繁出现的词，统计文章中各个词出现的次数，出现最多的则是这篇文章的关键词了，那具体是怎么统计呢，这里有一个专业术语叫词频（term frequency），简称TF。计算公式如下： TF（词频） = 某次在文章中出现的次数 / 文章中的总词数 举例子：我正在学习人工智能，并且我一定会成功的。 **通过j
jieba分词中用到的TF－IDF算法的介绍
qq_31342997的博客
11-29 6405
注：利用jieba分词进行关键词抽取（选择TF－IDF算法） 这里介绍基于TF－IDF算法的关键词抽取(干货｜详解自然语言处理之TF-IDF模型和python实现), 只有关键词抽取并且进行词向量化之后，才好进行下一步的文本分析，可以说这一步是自然语言处理技术中文本处理最基础的一步。 jieba分词中含有analyse模块，在进行关键词提取时可以使用下列代码   #练习使用scikit...
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