我正在跟随一个在第一部分和第二部分提供的教程。不幸的是，作者没有时间完成最后一节内容，该部分涉及使用余弦相似度实际找到两个文档之间的距离。我按照文章中的示例结合stackoverflow上的以下链接进行了操作，其中包括上述链接中提到的代码（只是为了使生活更加轻松）。from sklearn.f...

我正在使用scikit-learn中的TfidfVectorizer从文本数据中提取一些特征。我有一个具有分数（可以为+1或-1）和评论（文本）的CSV文件。我将这些数据转移到DataFrame中，以便可以运行向量化器。 这是我的代码:import pandas as pd import n...

我需要比较存储在数据库中的文档，并得出0到1之间的相似度分数。 我需要使用的方法必须非常简单。实现一个vanilla版本的n-grams（其中可以定义使用多少个grams），以及tf-idf和余弦相似性的简单实现。 是否有任何程序可以做到这一点？还是我应该从头开始编写？

我正在解决关键词提取问题。考虑非常普遍的情况： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words='engli...

IDF的公式是log(N/df t)，而不仅仅是N/df t。 其中，N表示集合中的文档总数，df t表示词项t的文档频率。 据说使用对数是因为它“减弱”了IDF的影响。这是什么意思？ 此外，为什么我们在这里使用对数频率加权来进行词项频率的加权呢？

我想从以下文件计算tf-idf。我正在使用Python和Pandas。import pandas as pd df = pd.DataFrame({'docId': [1,2,3], 'sent': ['This is the first sentence','...

我有一个语料库，其中包含大约800万篇新闻文章，我需要将它们作为稀疏矩阵获取TFIDF表示。我已经能够使用scikit-learn对相对较少数量的样本执行此操作，但我认为它不能用于这么庞大的数据集，因为它首先会将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。 有人知道如何提取大型数据集的TFID...

我对有关TF-IDF和余弦相似度的评论感到困惑。 我阅读了两者的相关资料，在维基百科中查找余弦相似度时，我发现了这句话：“在信息检索的情况下，两个文档的余弦相似度将在0到1之间变化，因为词频（tf-idf权重）不能为负数。两个词频向量之间的夹角不能大于90°。” 现在我在想……它们不是两件...

我一直在使用scikit-learn中的CountVectorizer类。 我明白，如果按照下面的方式使用它，最终的输出将包括一个数组，其中包含特征或标记的计数。 这些标记是从一组关键词中提取的，即：tags = [ "python, tools", "linux, tools, ...

我是scikit-learn的新手，使用TfidfVectorizer来找到一组文档中术语的tfidf值。我使用了以下代码来获取相同结果。vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=u'english',ngram_range=(1,5),lowercase...