利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

文章来自于我的个人博客:python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是:首先读取一些文档,然后通过jieba来分词,将分词存入文件,然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值,再将文档排序输入一个大文件里 依赖包: sklearn jieba 注:此程序參考了一位同行的程序后进行了改动 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: jiangfuqiang """ import os

1.首先将word文档解压缩为zip /** * 修改后缀名 */ public static String reName(String path){ File file=new File(path); String filename=file.getAbsolutePath(); if(filename.indexOf(".")>=0){ filename=filename.substring(0,filename.lastIndexOf(".")); }

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性

http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/44117473

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jituotianxia2009/article/details/25339807 集合的Jaccard类似度定义:对于两个集合A和B,A和B的Jaccard类似度记为SIM(A,B)=|A∩B|/|A∪B|. 计算文档内容的类似度能够用来检測文档抄袭作弊或者镜像页面等. 为了计算文档内容之间的类似度,首先也将文档进行分词处理.然后计算Jaccard类似度. shingling用来处理文档内容的分词

基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了,推荐两篇文档:<word2vec parameter learning explained>.和<word2vec中的数学>. 在<word2vec中的数学>中谈到了训练语言模型的一些方法:比如n-gram和神经网络.在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物",就是word2vec词向量.基于神经网络训练语言模型有2种方案:cbow和skip-gram,

·背景 在知道KNN之前,楼主有时候会粗糙地做一些分类模型的计算.在拜读了Orisun大神[http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2162393.html]的一些文章从中得到了一些启发,这些天突发奇想决定把N年前的分类模型按照KNN的思路重写,重新把大神的思路形象地再回溯一下,方便后人更加清晰的认识整个过程.很多时候,历史的进步来源于前辈们的传道.授业.解惑.既然大神给JAVA,不材这边就继续补充一个C++的,为陷在JAVA中的斗士们吹一曲老

转载请注明出处:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3848528.html SVD,即奇异值分解,在自然语言处理中,用来做潜在语义分析即LSI,或者LSA.最早见文章 An introduction to latent semantic analysis SVD的有关资料,从很多大牛的博客中整理了一下,然后自己写了个python版本,放上来,跟大家分享- 关于SVD的讲解,参考博客 本文由LeftNotEasy发布于http:

简单数据集 到目前为止,已经了解了基本知识,现在我们尝试用更逼真的数据集,这儿已经准备好了一份虚构的JSON,关于客户银行账户信息的.每个文档的结构如下: { , , "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", , "gender": "F", "address": "244 Columbus Place

理解Cursor对象和查询运算符 cursor对象 cursor对象相当于一个指针,可通过迭代它来访问MongdoDB数据库中的一组对象. 在使用 find() 方法查询时,返回的并非实际文档,而是一个Cursor对象,也就是一个指向第一个数据之前的指针. Cursor对象内部存储了一个指向当前位置的索引,可以保证每次读取一个文档.在MongoDB中,有些操作只影响Cursor中的当前文档,并将索引数加 1,而有些操作影响当前索引之后的所有文档. 查询运算符 在进行查找时,可以使用一些查询运算符

一.分词器 1. 认识分词器  1.1 Analyzer   分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成: character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如处理文本中的html标签字符.处理完后再交给tokenizer进行分词.一个analyzer中可包含0个或多个字符过滤器,多个按配置顺序依次进行处理. tokenizer:分词器,对文本进行分词.一个analyzer必需且只可包含一个tokenizer. token filter:词项过滤器,对to

原文出自:http://forfuture1978.iteye.com/blog/591804点击打开链接 在索引阶段设置Document Boost和Field Boost,存储在(.nrm)文件中. 如果希望某些文档和某些域比其他的域更重要,如果此文档和此域包含所要查询的词则应该得分较高,则可以在索引阶段设定文档的boost和域的boost值. 这些值是在索引阶段就写入索引文件的,存储在标准化因子(.nrm)文件中,一旦设定,除非删除此文档,否则无法改变. 如果不进行设定,则Document

一.快速入门1. 查看集群的健康状况http://localhost:9200/_cat http://localhost:9200/_cat/health?v 说明:v是用来要求在结果中返回表头 状态值说明 Green - everything is good (cluster is fully functional),即最佳状态Yellow - all data is available but some replicas are not yet allocated (cluster is

ES索引过程详解: 1.客户端发送索引请求. 客户端向ES节点发送索引请求,以RestClient客户端发起请求为例: ES提供了Java High Level REST Client,用户可以通过RestClient发送请求: RestClient restClient = RestClient.builder( new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http"), new HttpHost("127.0.0.2",

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上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个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,

作者: 马锐拉 我们的日常工作场景几乎离不开"云文档".目前,人们对于文档的需求再不仅仅是简单的记录,而扩展到办公协同.信息组织.知识分享等.在国内众多在线文档中,wolai 因为功能新.迭代快.流畅的异地协同体验.高效的信息组织方式以及"信息块"信息整合等特点,作为一个独特的存在进入了人们的视线.人们关注 wolai 独特的功能和舒适的用户的用户体验,更关注实现这些背后的技术架构.在一个晴朗下午,我们邀请了 wolai.com 的创始人马锐拉,跟我们聊聊 wola

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