向量空间模型第3页

布尔检索和向量空间模型——nlp基础学习笔记

首先说布尔检索，顾名思义用0，1代表真假值来进行检索。比如两句话我爱吃鸭，他爱吃鸡可以构造出一个二维矩阵：横坐标是每一句话包含的信息，纵坐标是所有文字句子1句子2句子n。。。。你00。。我10。。他01。。吃11。。等等。。。。。当用户想要检索某些文字的时候直接查找对应的文章就好了。但是这样表述太浪费空间，远远不够实践所需的条件，所以倒排索引就应运而生。正排索引就是像上面一样给个句子，索引出来多少

高斯拟合的周萌萌·2020-07-08 18:25

向量空间模型（VSM）的余弦定理公式（用余弦定理来表示向量之间的相似度）

参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5caa94a0010122dz.html在文本挖掘中计算2篇文章相似度常用向量空间模型中的余弦定理公式判断。

longyi_java·2020-07-07 14:30

主成分分析

问题：假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。

彷徨的石头·2020-07-06 09:13

用sklearn.preprocessing做数据预处理（二）——Normalization

Normalization（正则化，也有部分地方叫归一化，至于哪个翻译更准确这里不做讨论，暂且称作正则化）是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中函数normalize提供了一个快速又简单的方式在一个单向量上来实现这正则化的功能

又要起名字了·2020-07-06 06:18

ES学习——ES评分简单介绍

TF-IDF属于向量空间模型，而BM25属于概率模型，但是他们的公式可能并没有你想象的那么大差距。两种相似度模型都使用idf方法和tf方法的某种乘积来定义单个词项的权重，然后把和

lkj41110·2020-07-05 03:47

信息检索导论读书笔记（六）：文档评分、词项权重计算及向量空间模型

在文档集规模很大的情况下，满足布尔查询的结果文档数量可能非常多，往往会大大超过用户能够浏览的文档数目。因此对搜索引擎来说，对文档进行评分和排序非常重要。参数化索引及域索引大多数文档具有额外的结构信息，与文档相关的特定形式的数据（比如作者、标题、出版日期等）我们称为元数据。数字文档通常会把与之相关的元数据以机读的方式一起编码。元数据通常会包括字段信息，对每个字段（比如文档创建时间）建立与之对应的参数

时间很奇妙！·2020-07-04 14:45

LSI/LSA算法原理与实践Demo

目录：1、使用场景2、优缺点3、算法原理3.1、传统向量空间模型的缺陷3.2、LatentSemanticAnalysis(LatentSemanticIndexing)3.3、算法实例4、文档相似度的计算

Magician~·2020-07-02 16:19

信息检索导论学习笔记(6)-文档评分,词项权重计算及向量空间模型

参数化索引及域索引迄今为止,我们都将文档看成一系列词项的序列.实际上,大多数文档都具有额外的结构信息.数字文档通常会把与之相关的元数据(metadata)以机读的方式一起编码.所谓元数据,指的是和文档相关的一些特定形式的数据,比如文档的作者,标题以及出版日期等等.问题:考虑查询"寻找由WilliamShakespeare于1961年撰写,其中包含短语alaspoorYorick的文档".和通常一样

iteye_18480·2020-07-02 04:42

【程序员的数学基础课】之35 | 文本检索：如何让计算机处理自然语言？

文章地址：本文总结：1）在文章34中主要介绍了向量空间模型向量空间模型核心就是：向量可以看做空间中的点，可以通过计算点的距离评判向量的相似度（相关性）向量都是有箭头方向的，所以可以通过计算向量的家教余弦值来评判向量的相似度

世界中xin·2020-07-02 03:10

信息检索——向量空间模型（Vector Space Model）

TF：tf即termfrequency,表示一个termt出现在documentd中的次数，这是文档中一个很重要的概念。出现次数更多意味着重要程度越高，但是需要注意的是，相关度的提高并不是和次数的提高成同比的。因此通常tf需要做如下的处理w1=log10(tf+1)这样做就是要弱化次数对于相关度的影响DF/IDF:df即documentfrequency，表示一个term在整个文档集中出现的频率。

fengzanfeng·2020-07-02 00:10

基于VSM的命名实体识别、歧义消解和指代消解

Eastmount·2020-07-01 23:48

【文本分类】文本表示 --- VSM

目前文本表示通常采用向量空间模型(vectorspacemodel,VSM)。VSM是20世纪60年代末期由G.Salton等人提出的，是当前自然语言处理中常用的主流模型。

ccnunlp·2020-07-01 19:31

智能信息检索——向量相似度的算法实现（可实现不同权重机制的查询）

2．实验任务与要求向量空间模型是信息检索中最重要的形式化模型之一，向量相似度是对向量空间模型评分的重要依据。本实验需要编程实现

lazyn·2020-07-01 04:03

[笔记]搜索引擎-实验报告-实验二

实验目的掌握文本处理和分析的内容：掌握文本预处理的基本技术掌握倒排文档的实现掌握向量空间模型的实现掌握文本分类模型的实现链接分析的内容:掌握PageRank算法的原理和实现实验步骤实验三文本处理与分析一

pi31415926535x·2020-07-01 03:34

NLP --- 文本分类（向量空间模型（Vector Space Model）VSM）

本节主要介绍文本分类中的一种算法即向量空间模型，这个算法很经典，包含文本预处理、特征选择、特征权值计算、分类算法、这是VSM的几个主要步骤，在宗老师的书里都有详细的讲解，这里也会进行深入的讲解，浅显易懂的是目的

zsffuture·2020-06-29 04:52

文本相似度（tf-idf 和 bm25的算法讲解）

1.关于tf-idf：(使用tf-idf和向量空间模型)TF：文档j中的关键词i的归一化词频值描述某一词在一篇文档中出现的频繁程度。

诶呀吗_Bug·2020-06-28 23:45

同义词相似度可以怎样计算

前言词语的相似性的计算方法有很多，比如字面相似度计算方法、基于语义词典的计算方法、基于统计的相似度（向量空间模型）计算方法和基于神经网络的相似度计算方法。本篇文章讲讲基于词林的语义相似性。

weixin_34342207·2020-06-28 17:54

[python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念

前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology、消息盒InfoBox、虎扑图片等例子，同时讲述了VSM向量空间模型的应用。

weixin_33831196·2020-06-28 06:03

2.中文文本分类实战

先从文本挖掘的大背景开始，以文本分类算法为中心，介绍中文文本分类项目的流程以及相关知识，知识点涉及中文分词，向量空间模型，TF-IDF方法，几个典型的文本分类算法和评价指标等。

weixin_30653097·2020-06-27 22:51

词语相似度计算方法总结

目前常用的词语相似度计算方法有两种：基于世界知识或某种分类体系的方法和基于统计的上下文向量空间模型方法。

空空看春晚·2020-06-27 08:25

文本相似度的设计与实现

文本相似度的设计与实现摘要：本文主要设计并实现了一个文本相似度系统，该系统主要功能计算文档之间的相似度，通过使用向量空间模型(VSM,VectorSpaceModel)及余弦相似度计算公式计算文档之间的相似度

Emmitte·2020-06-27 07:41

中文文本分类（机器学习算法原理与编程实践笔记）

以文本分类算法为中心，详细介绍一个中文文本分类项目的流程及相关知识，知识点涉及中文分词、向量空间模型、TF-IDF方法、几个典型的文本分类算法；主要有朴素贝叶斯算法，kNN最近邻算法。

coolixz·2020-06-27 01:20

百度NLP | 神经网络语义匹配技术

传统的文本匹配技术如信息检索中的向量空间模型VSM、BM25等算法，主要解决词汇层面的匹配问题，或者说词汇层面的相似度问题。而实际上，基于

smartcat2010·2020-06-26 13:53

Learning to rank学习

传统的排序方法，很难融合多种因数，比如向量空间模型以tf*idf作为权重构建相关度函数，就很难利用其他信息了，并且如果模型中参数比较多，也会使得调参非

一枚小码农·2020-06-26 10:29

【Python】向量空间模型：TF-IDF实例实现(set.union())

一、部分理论介绍向量空间模型（VSM：VectorSpaceModel）TF-IDF（termfrequency–inversedocumentfrequency）TF是词频(TermFrequency

Vivid-victory·2020-06-25 21:55

基于LDA主题模型的短文本分类

VSM（向量空间模型）是信息检索领域最为经典的分析模型之一，采用VSM对短文本进行建模，即将每一篇短文本表示为向量的形式，用TF－TDF表示向量的值。

IceySu·2020-06-25 19:50

统计学习方法-潜在语义分析（LSA）-读书笔记

统计学习方法-LSA-读书笔记1、前言2、LSA2.1矩阵奇异值分解算法2.2非负矩阵分解算法1、前言文本数据挖掘中最简单的方法是利用向量空间模型（vectorspacemodel,VSM）,也就是但词向量空间模型

qq_38829768·2020-06-25 15:01

利用Python gensim基于中文语料建立LSA隐性语义模型

传统词向量空间模型对语料库中每个文档进行分词后，将生成一个词典。每个文档对应一个与词典长度一致的向量。若文档中出现某个词，则向量中相应的项目非零。

kim_lo·2020-06-24 08:51

基于PaddlePaddle的词向量实战 | 深度学习基础任务教程系列（二）

最自然的方式莫过于向量空间模型(vectorspacemodel)。在这种方式里，每个词被表示成一个实数向量（one-hotvector），其长度为字典大小，每个维度对应一个字

kasdfu·2020-06-24 00:14

向量空间模型(VSM)在文档相似度计算上的简单介绍

C#实现在：http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx向量空间模型（VSM：Vectorspacemodel）是最常用的相似度计算模型

Felomeng·2020-06-23 07:05

使用Python的文本挖掘的特征选择/提取

在文本挖掘与文本分类的有关问题中，文本最初始的数据是将文档表示成向量空间模型的一个矩阵，而这个矩阵所拥有的就是不同的词，常采用特征选择方法。

aohun0743·2020-06-22 14:20

词语相似度分析（《知网》、同义词词林、word2vec）

；另一种是基于统计的上下文向量空间模型方法，例如word2vec此类工具。1.基于世界知识或某种分类体系的方法（1）基于《知网》。推荐《基于《知网》的词汇语义相似度计算》与《基于语义理解的文本相似度算

艾叶白果·2020-06-21 01:52

智能推荐算法演变及学习笔记（一）：智能推荐算法综述

2.主要步骤（1）从用户每个历史item的内容中抽取出一些特征结构化数据：直接用即可非结构化数据：转化为结构化数据后再使用（例如：针对文本数据的向量空间模型、TF-

FinTecher·2020-05-06 01:00

向量相似度的算法实现（信息检索） python

实验内容：向量空间模型是信息检索中最重要的形式化模型之一，向量相似度是对向量空间模型评分的重要依据。本实验需要编程实现向量相似度的基本算法。

生如夏花~之绚烂·2020-04-21 11:09

基于向量空间模型的余弦相似度算法

基于向量空间模型的余弦相似度算法###向量空间模型VSM（vectorspacemodel）是由Salton在1975年的CommunicationsoftheACM上提出的。

wxhzt·2020-04-05 00:49

Privacy-preserving Multi-keyword Text Search in the Cloud Supporting Similarity-based Ranking

作者通过基于关键字频率建立的index以及基于余弦相似测量生成的向量空间模型，来实现了多关键字相似度排序。

Jane_Static·2020-04-03 16:00

自然语言处理构建文本向量空间

源代码系统环境python3.6scikit-learn==0.19.1#utf-8importosimportmathimportnumpyasnp'''不使用NLTK和Scikits-Learn包，构建文本向量空间模型

Jasonhaven·2020-03-30 21:09

二十五、Elasticsearch向量空间模型算法

1、booleanmodel类似and这种逻辑操作符，先过滤出包含指定的term的document。query“helloworld”--》过滤--》hello/world/hello&worldbool-》must/mustnot/should--》过滤--》包含/不包含/可能包含doc--》不打分数--》正或反trueorfalse-->为了减少后续要计算的doc的数量，提升性能2、TF/ID

编程界的小学生·2020-03-27 20:41

潜在语义分析（LSA）

最简单的方法是利用向量空间模型（VectorSpaceModel,VSM）。向量空间模型的基本想法是，给定一个文本，用一个向

单调不减·2020-03-21 08:43

搜索：发展/目标/技术架构/爬虫框架/爬虫类型/抓取策略/暗网

通过人工搜集整理，把属于各个类别的高质量网站或网页分类，这种方式扩展性不强，绝大部分网站不能被收录；（2）文本检索的一代，文本检索的一代采用经典的信息检索模型，如布尔模型、向量空间模型或者概率模型，来计算用户查询关键词和网页文本内容的相关程度

SilenYoung·2020-03-21 01:21

人工神经网络算法在搜索引擎排序中的应用

前言互联网发展至今，搜索引擎仍然是获取信息最重要的途径之一，而搜索结果的排序是搜索引擎的核心技术之一，常见的排序算法有PageRank、向量空间模型（如：TF-IDF）、概率模型（如：BM25）、机器学习排序等

两棵橘树·2020-02-11 04:34

第六章机器学习三要素之数据、模型、算法

0dda27f0-07eb-11e8-bc59-a900ae7da972.jpeg一数据原始数据向量空间模型VSM（VectorSpaceModel）就是将格式（文字、图片、音频、视频）的数据转化为向量

merlinCry·2020-02-06 06:20

ElasticSearch基础4：相关度

这个公式借鉴了词频/逆向文档频率（termfrequency/inversedocumentfrequency）和向量空间模型（vectorspacemodel），同时也加入了一些现代的

昕友软件开发·2020-01-10 16:00

通俗理解潜在语义分析LSA

简单介绍LSA和传统向量空间模型(vectorspacemodel)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；不同的是，LSA将词和文档映射到潜在语义空间

缺省之名·2019-12-01 00:07

Theory Behind Relevance Scoring

该公式从term频率/逆文档频率和向量空间模型中借用概念，但增加了更多特征，如协调因子、域长度归一化和term/query条件的boost。

阳春是你·2019-11-06 10:05

从LSA/LSI潜在语义索引到LDA狄利克雷分布

该方法和传统向量空间模型(vectorspacemodel)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间

chaaffff·2019-11-03 16:01

LSA

该方法和传统向量空间模型(vectorspacemodel)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档

Ten_Minutes·2019-11-02 17:37

词向量

最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vectorspacemodel)。在这种方式里，每个词被表示成一个

Rachel_nana·2019-08-29 17:41

深度文本匹配

在经典的模型里面，比较常见的做法是向量空间模型(vectorspacemodel)。

五山小新新·2019-07-31 00:00

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