我最近在分配任务的地方是使用20_newgroups数据集,并使用3种不同的矢量化技术(文字包,TF,TFIDF)来表示文件的工作矢量格式,然后尝试分析20_Newsgroups数据集中每个类之间的平均余弦相似度之间的差异。所以这就是我在Python中想要做的。我正在读取数据并将其传递给sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Bag's Wo
我使用以下代码在〜20,000,000个文档上生成了tf-idf模型,该模型效果很好。问题是,当我尝试使用计算时的相似性指标linear_kernel内存使用情况炸毁: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
t
gensim.corpora.Dictionary是否保存了术语频率? 从gensim.corpora.Dictionary,它可能得到的话文档频率(即怎么一个特定的词出现在许多文件): from nltk.corpus import brown
from gensim.corpora import Dictionary
documents = brown.sents()
brown_di
我想在包含许多行的文件上使用TfidfVectorizer(),每个文本都包含一个短语。然后我想用一小部分短语做一个测试文件,做TfidfVectorizer(),然后取原始文件和测试文件之间的余弦相似度,这样对于测试文件中的给定短语,我可以检索出前N个匹配原始文件。这里是我的尝试: corpus = tuple(open("original.txt").read().split('\n'))
的文档相似性,我使用TF-IDF与余弦相似度计算描述 输入字符串: 3/4x1/2x3/4 blk mi tee
下面是句子其中我需要找到类似的输入字符串句子 smith-cooper® 33rt1 reducing pipe tee 3/4 x 1/2 x 3/4 in npt 150 lb malleable iron black
smith-cooper®
我计算TF和IDF: import argparse
from os import system
### args parsing
parser = argparse.ArgumentParser(description='runs TF/IDF on a directory of
text docs')
parser.add_argument("-i","--input", help