发表评论取消回复
相关阅读
相关 利用Python实现文本向量化和分类
摘要:文本向量化是将文本转换成数值向量的过程,它在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域中有着广泛的应用。Python作为一种流行的编程语言,也可以实现文本向量化和分类。本文将
相关 自然语言语言处理(二):文本的向量化
一、词袋模型 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词,在分词之后,通过统
相关 python文本向量化对比词的相似度
文本向量化 创建一个目录,并创建`data`文件夹 安装依赖 pip install gensim 下载数据集 数据集大概1.2G,下载完成后
相关 【机器学习】文本数据简单向量化
一个文本数据指的是一篇文章,或者一段话,或者一句话。这个文本数据通常称为document,或者text。我们平常的文本都是以人的表达方式展现的,是一个流数据,时间序列数据。我们
相关 Python实现文本型数据的向量化:TF-IDF
[转载以备查][Link 1] 1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉
相关 文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick
在[文本挖掘的分词原理][Link 1]中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化
相关 [自然语言处理] 文本向量化技术
前期准备 使用文本向量化的前提是要对文章进行分词,分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理,以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-
相关 文本处理-分词、向量化、TF-IDF理论和实现
分词 在做文本挖掘的时候,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但是也有时候需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“New York”,需
相关 [python] 基于k-means和tfidf的文本聚类代码简单实现
俗话说“外行看热闹,内行看门道“,作为一个机器学习的门外汉,刚研究python机器学习scikit-learn两周时间,虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非
相关 spark实现tfidf
package xxx import org.apache.log4j.Logger import org.apache.log4j.Leve
还没有评论,来说两句吧...