词频

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计
机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

Trie字典树

典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
不识地理不懂距离·2024-01-31 07:03

[机器学习]TF-IDF算法

词频-逆文档频率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，TF-IDF）是一种常用于文本处理的统计方法，可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。
不知迷踪·2024-01-31 05:25

躺平无对错，站着更好

最近躺平“”这个词频频上热搜。躺平网上给的释义是指放弃拼命工作攒钱焦虑伤身的生活，主动低欲望地生活的一种生活哲学。
开心的半碗凉茶·2024-01-30 12:37

自然语言处理 TF-IDF

本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，词频-逆文档频率
小嗷犬·2024-01-30 10:42

因自律而开挂的故事

可能是近期始终坚持日更写文的原因，自律一词频繁的出现在我的网页上。浏览着“你越自律，人生就越容易开挂”之类的文章，不由得想起了我高中的一位女同学——凤娟。
半卷闲情·2024-01-30 03:00

Python序列结构（数据结构）

列表对象支持的运算符4部分内置函数对列表的操作元组tuple1元组简介2元组与列表的异同点字符串str字典dict反映对应关系的映射类型1字典简介2字典的基本操作21创建字典22字典元素的访问23常用字典方法24例子词频统计集合
戈阿四·2024-01-30 03:16

文本相似度计算

一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似例如：文本相似度计算1.找出两篇文章的关键词2.每篇文章各取出若干关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个词的词频
Logan_addoil·2024-01-29 20:58

TF-IDF 找出文章关键词

TF（词频）：一个词在文章中出现的次数词频标准化1：按占比处理TF=某个词在文章中出现的次数/文章的总词数词频标准化2：按最大值处理TF=某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词的出现次数IDF（
Logan_addoil·2024-01-29 20:57

ElasticSearch - 搜索的相关性算分

ES5之前，默认的相关性算分采用TF-IDF,现在采用BM25词频TFTermFrequency:检索词在一篇文档中出现的频率检索词出现的次数除以文档的总字数。
辻子路·2024-01-29 12:29

【英文书词频】John Doe (Rizzoli & Isles #9.5)

阅读一本英文书之前，如果能知道词频，并背诵靠前的单词，将能大大提高阅读效率。如果你想知道某本书的词频，可以给我留言。
ningbufan·2024-01-28 15:44

ES 查询 —— match 和 match_prase

目录1、相关性评分2、match和match_phrase3、match_phrase4、性能对比经验1、相关性评分ES计算相似度的算法为TF/IDF（检索词频率/反向文档频率）单个次匹配（1）字段长度准则
小猪快点跑·2024-01-28 06:05

Elasticsearch学习笔记(15) - 相关性算分

词频-TF词频，英文缩写为TF，英文全写为TermFre
juconcurrent·2024-01-27 12:50

Python 浙江高考英语完型词频统计 字典

于是乎，我照着书用字典实现了中英文词频统计。下面这个代码是我自由发挥的浙江高考英语完型词频统计。不过，统计出来的词都好简单哦哈哈哈~第一次用计算机来解决我实际生活中的小问题，开心，纪念下。
九歌问天·2024-01-27 02:07

工作分析文献综述_北大教授分析了124 篇不合格硕士学位论文，发现了典型问题！...

根据词条的词频统计状况，按占比情况由高到低排列，不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高”“文献综述质量较低”“作者学术态度和行为不端正”及“选题意义和严谨性不够
weixin_39905037·2024-01-25 16:36

工作分析文献综述_不可错过的经验！北大教授分析124 篇不合格硕士学位论文总结六大典型问题！...

根据词条的词频统计状况，按占比情况由高到低排列，不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高”“文献综述质量较低”“作者学术态度和行为不端正”及“选题意义和严谨性不够
weixin_39929635·2024-01-25 16:36

工作分析文献综述_干货 | 北大教授分析了124篇不合格硕士学位论文，发现了这些典型问题...

原标题：干货|北大教授分析了124篇不合格硕士学位论文，发现了这些典型问题根据词条的词频统计状况，按占比情况由高到低排列，不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高
weixin_39538962·2024-01-25 16:06

论文框架和目录区别_不合格硕士学位论文存在的典型问题！

根据词条的词频统计状况，按占比情况由高到低排列，不合格学位论文大致存在“作者科研能力不足”“论文规范性欠缺”“论文创新性和价值性不高”“文献综述质量较低”“作者学术态度和行为不端正”及“选题意义和严谨性不够
weixin_39617006·2024-01-25 16:06

更新至2023年各省环境规制数据合集（七种测算方法）

更新至2023年各省环境规制数据合集（七种测算方法）一、2002-2023年全国各省ZF报告词频环境规制关键词词频统计数据1、时间：2001-2022年2、指标：文本总长度、仅中英文-文本总长度、文本总词频
m0_71334485·2024-01-24 22:50

2022-04-06 统计文本字符数

题目请编写程序，对一段英文文本，统计其中所有不同单词的个数，以及词频最大的10%的单词。所谓“单词”是指由不超过80个单词字符组成的连续字符串，但长度超过15的单词将只截取保留前15个单词字符。
lzhvahaha·2024-01-24 15:46

基于TF-IDF的关键词提取的实现

它结合了词频和逆文档频率的概念。以下是TF-IDF的简单介绍：词频（TF-TermFrequency）：表示一个词在文档中出现的频率。通常，词频越高，说明该词在文档中越重要。
Algorithm_Engineer_·2024-01-22 23:47

RNN与NLP

2.统计词频（建立一个dict）：把每个单词映射到一个正整
ThreeS_tones·2024-01-22 06:40

Gas、ChatGPT对国内校园市场的启发

伴随着更年轻的一代人——Z世代，正作为当代年轻人的代名词频繁被提起，标志着潮水涌来的方向，有些改变正在发生。我自己在2022年4月份左右，看到一系列校园社区产品出现，坦诚讲，在人人网之
孙凌Reborn·2024-01-20 03:15

【业务功能篇32】Springboot+MybatisPlus 告警关键词 CRUD+ EasyExcel导入导出+分页举类处理状态类字段@EnumValue @JsonValue+切面编程实现鉴权

业务场景：老生常谈的CRUD，今天是处理一个针对告警关键词频表单的操作，核心字段为关键词、是否开启，后台记录的是否开启字段并非为是，否，转换成了数值记录了1表示开启，2表示关掉。
studyday1·2024-01-19 09:52

python绘制词云图（词频已知以及词频未知）

1.词云图（已知词频）1.1不加背景图层1.1.1原始数据数据源1.1.2程序importpandasaspdfromwordcloudimportWordCloudfrommatplotlibimportpyplotaspltpd.set_option
爱摸鱼的菜鸟程序员·2024-01-18 15:32

Python（wordcloud）：根据词频信息（xlsx、csv文件）绘制词云图

一、前言本文将介绍如何用python根据词频信息（xlsx、csv文件）绘制词云图，除了绘制常规形状的词云图（比如长方形），还可以指定词云图的形状。
十八只兔·2024-01-18 15:22

Free 2.4 for Mac 破解版 (安静无打扰的文字处理工具)

支持：字数，单词，句子统计、词频统计、分页预览、打印、自动保存、历史版本、以及Markdown编辑。
df8161a08707·2024-01-18 12:13

Python文本向量化入门（五）：自定义中文词袋

在之前的文章中，我们介绍了如何使用Python的CountVectorizer类将文本转换为词频矩阵。但
Dxy1239310216·2024-01-17 17:05

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

DS哈希查找--Trie树

典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。
耶耶想要吃披萨·2024-01-17 13:18

ElasticSearch（四）深入搜索查询

之前采用TF-IDF，后面采用BM25；（*注意：往往分词器分词的结果也会对得分产生影响，可以先看看分词的结果再去判断评分）算法TF-IDF是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术；计算公式：TF是词频
匠道·2024-01-17 11:53

ElasticSearch（三）高级查询语法（DLS）

一、倒排索引的结构介绍1、单词词典：记录所有文档单词，单词到倒排列表的关系；2、倒排列表：记录了单词对应的文档id；3、倒排索引项：a文档idb词频c位置（单词在文本中的位置）d偏移：单词开始结束位置；
匠道·2024-01-17 11:52

基于python直播平台数据的文本分析，包括LDA主题分析、分词以及网络语义分析，生成网络图

例如，如果某个关键词频繁出现并与负面评
叫我：松哥·2024-01-16 12:57

HDFS和MapReduce综合实训

文章目录第1关：WordCount词频统计第2关：HDFS文件读写第3关：倒排索引第4关：网页排序——PageRank算法第1关：WordCount词频统计测试说明以下是测试样例：测试输入样例数据集：文本文档
柔雾·2024-01-16 06:24

2018-10-27

Python文本词频统计:英文文本需将字母变小写并将特殊字符和标点符号替换成空格再提取单词，而中文文本需先用jieba库分词。
5c8e2b8217ae·2024-01-15 12:32

Hadoop 实战 | 词频统计WordCount

词频统计通过分析大量文本数据中的词频，可以识别常见词汇和短语，从而抽取文本的关键信息和概要，有助于识别文本中频繁出现的关键词，这对于理解文本内容和主题非常关键。
rookiexiong·2024-01-15 07:11

Java Map —— HashMap和TreeMap

1.Map键不能重复，否则会覆盖原来的值Map使用场景词典；统计单词频数；配置项；人员信息等等2.HashMap1）默认大小为16，负载因子为0.75，threshold在resize()中赋值为16x0.75
王侦·2024-01-15 01:37

TF-idf与BM25

tfidf=tf*idf-----tf（termfrequence，词频）---idf（inversedocumentfrequence，逆向文件频率）tf：表示词条（关键字）在
非洲小可爱·2024-01-15 00:09

数据处理---之---网页排序算法

一.网页排序算法二.网页排序算法分类1基于访问量的排序算法2基于词频统计和词语位置加权的排序算法3基于链接分析的排序算法4基于智能化的排序算法三.TD-IDF算法1词频(TermFrequency,TF
楊建业·2024-01-15 00:07

贝叶斯生成器的两种模型，思想和异同

###多项式模型（MultinomialModel）:算法思想：1.将文本数据表示为词频向量，其中每个维度对应一个单词的出现次数。2.计算每个类别下各个单词的条件概率，即给定类别下单词出现的概率。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:26

TF-IDF(词频-逆文档频率)

文章目录高频词只能说明词汇在评论中出现的频率高，但并不能说明这个词汇的重要性。利用关键词提取可以弥补这一不足，关键词提取是一种自动化的文本处理技术，它可以从一篇文章中自动抽取出最能代表文章主题和内容的若干个词语或短语。通常情况下，这些词语或短语具有较高的频率和重要性，可以很好地反映出文章所涉及的主题和核心内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequenc
zoujiahui_2018·2024-01-14 09:09

基于内容推荐（TF-IDF）的新闻博客系统-期末项目/毕业设计

5.6SpringSpringMVCMybatisJavaScriptEasyUITF-IDF算法推荐算法基于内容推荐算法：TF-IDF基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他的兴趣偏好相似的内容，采用词频
Please Sit Down·2024-01-13 16:18

统计文章词频（python实现）

统计出文章重复词语是进行文本分析的重要一步，从词频能够概要的分析文章内容。本文将讲述如何用python3.6版本实现英文文章词频的统计，通过本文也可以对python字典的操作有一定的认识。
jgzquanquan·2024-01-13 15:11

解密TF-IDF：打开文本分析的黑匣子

1.TF-IDF概述TF-IDF，全称是“TermFrequency-InverseDocumentFrequency”，中文意为“词频-逆文档频率”。这是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。
散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-13 03:18

快速预览图片类PDF报告，PDF转文字并统计词频

本文采取PDF转图片，并通过OCR识别文字生成文本，进而统计文本的词频的方式进行快速预览。一、PDF转图片本文使用PyMuPDF模块进行转化。
风暴之零·2024-01-13 03:17

Elasticsearch倒排索引详解

存放前后缀指针)TermDictionary（词项字典，所有词项经过文档与处理后按照字典顺序组成的一个字典（相关度））PostingList（倒排表，，包含Term的id数组（int类型有序数组，且不重复）、词频
hcj_ER·2024-01-13 00:01

中文分词器-ik分词（安装+简介）附示例

简介支持自定义词典IK分词器允许用户自定义词典，可以添加新词、调整词频等，以便更好地适应特定的领域或需求。
hcj_ER·2024-01-13 00:01

工智能基础知识总结--词嵌入之GloVe

什么是GloVeGloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一个基于全局词频统计（count-based&overallstatistics）的词表征（wordrepresentation
北航程序员小C·2024-01-12 12:18

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法详解

目录概述术语解释词频（TermFrequency）文档频率（DocumentFrequency）倒排文档频率（InverseDocumentFrequency）计算（Computation）代码语法代码展示安装相关包测试代码及其结果结果整理概述
EulerBlind·2024-01-10 19:37

基于pytorch的房价预测

该系统使用的是网络上的开源数据：实现了对房价数据的处理，包括词频统计、情感分析等，并将分析结果以图表形式进行展示。通过这个系统，用户可以便捷地进行分析和可视化。
大雾的小屋·2024-01-10 10:31
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