tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个…

主要知识点: TF/IDF算法介绍 查看es计算_source的过程及各词条的分数 查看一个document是如何被匹配到的         一.算法介绍 relevance score算法,简单来说,就是计算出,一个索引中的文本,与搜索文本,他们之间的关联匹配程度.Elasticsearch使用的是 term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法     1.Term frequency 搜索文本中的各个词条在field文本中出现…

相关度评分 TF&IDF算法 Elasticsearch的相关度评分(relevance score)算法采用的是term frequency/inverse document frequency算法,简称为TF/IDF算法. 算法介绍: relevance score算法:简单来说就是,就是计算出一个索引中的文本,与搜索文本,它们之间的关联匹配程度. TF/IDF算法:分为两个部分,IF 和IDF Term Frequency(TF): 搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现…

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

初次接触DiskGenius已经成为遥远的记忆,那个时候还只有DOS版本.后来到Windows版,用它来处理过几个找回丢失分区的案例,方便实用.到现在它的功能越来越强大,成为喜好启动技术和桌面支持人员的必备工具之一. 回想起好几年前的一个案例,一个用了很久的老机器突然崩盘,磁盘引导部分物理损坏,无法启动系统.一般的数据当然可以用DiskGenius等工具来恢复,但重点已经不在这里了,因为大部分数据我有备份.让人焦虑的是我有一个EFS加密的文件和Outlook邮件偏偏就没有备份.里面含有个人和公司…

主要知识点: boolean model IF/IDF vector space model     一.boolean model     在es做各种搜索进行打分排序时,会先用boolean model 进行初步的筛选,boolean model类似and这种逻辑操作符,先过滤出包含指定term的doc.must/must not/should(过滤.包含.不包含 .可能包含)这几种情况,这一步不会对各个doc进行打分,只分过滤,为下一步的IF/IDF算法筛选数据.     二.TF/IDF…

TF-IDF算法可用来提取文档的关键词,关键词在文本聚类.文本分类.文献检索.自动文摘等方面有着重要应用. 算法原理 TF:Term Frequency,词频 IDF:Inverse Document Frequency,逆文档频率 词频(TF):某一个词在该文件中出现的频率 计算方法为: 逆文档频率(IDF):总文件数目除以包含该词的文件数目 计算方法为: 分母加1是为了防止该词不在语料库中而导致被除数为零 最后,TF-IDF的计算方式为: TF-IDF 的主要思想为: 如果某个词在一篇文档中…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc…

1 SHA算法简介 1.1 概述 SHA (Secure Hash Algorithm,译作安全散列算法) 是美国国家安全局 (NSA) 设计,美国国家标准与技术研究院(NIST) 发布的一系列密码散列函数.正式名称为 SHA 的家族第一个成员发布于 1993年.然而人们给它取了一个非正式的名称 SHA-0 以避免与它的后继者混淆.两年之后, SHA-1,第一个 SHA 的后继者发布了. 另外还有四种变体,曾经发布以提升输出的范围和变更一些细微设计: SHA-224, SHA-256, SHA-…