doc2bow

文本向量化方法比较：tf-idf、doc2bow、doc2vec、lsi、lda

用余弦距离计算相似度以判断向量化效果tf-idf、doc2bow稀疏，适合短文本doc2vec效果时好时坏，偶然性大，不稳lsi、lda效果好且较稳，但lda计算量偏大fromgensim.modelsimportdoc2vecfromgensimimportcorpora
帅气的学术狗·2023-10-13 14:48

python文本相似度算法详解

1.读取文档2.对要计算的多篇文档进行访问3.将文档整理成指定格式，方便后续进行计算4.计算出词语的频率5.对频率低的词语进行过滤6.通过语料库建立词典7.加载要对比的文档8.将要对比的文档通过doc2bow
键盘侠Hyatt·2023-07-18 05:48

【NLP】英文数据预处理___Gensim(doc2bow LDA)

目录理论主流NLP包的区别代码准备工作之引入包、数据预处理之大小写转换预处理之去特殊符号预处理之去停用词预处理之词性标注+词形还原建模之文本向量化（doc2bow）建模之LDA结果all_code思考参考
YWP_2016·2022-11-28 18:07

NLP实验——LDA主题模型

gensim实现简单来说LDA实现主要几个步骤文本切词生成词典doc2bow：就是词——>稀疏向
悄悄不加糖·2022-11-22 23:05

基于gensim电商标题相似度

包括TF-IDF、word2vec、doc2vec等多种模型实现逻辑利用HanLP对标题进行分词，形成一个二维的列表将二维列表生成预料词典，通过doc2bow稀疏向量，形成语料库词袋模型+TF-IDF模型
欧菲斯集团·2022-11-07 23:54

自然语言处理之中文文本分析（jieba分词、词袋doc2bow、TFIDF文本挖掘）

中文分词常用的分词工具有jieba等，本文以jieba分词为例，讲解中文文本分析。一、jieba分词来源github：https://github.com/fxsjy/jieba1、主要模式支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合
a flying bird·2020-09-15 02:11

TypeError: doc2bow expects an array of unicode tokens on input, not a single string

使用Gensim包下的corpora构造词典，报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\BaiduNetdiskDownload\sample.py",line38,indictionary=corpora.Dictionary(allwords)File"D:\soft\Python27\lib\site-packages\gensim\corpora\d
cg_Amaz1ng·2020-08-20 05:45

Python3实现计算文本相似度（查重机制）

使用Python3中jieba包进行分词，整理为指定格式，gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量，再通过models中的tf-idf将语料库进行处理，特征值和稀疏矩阵相似度建立索引
NLP的菜鸡平·2020-08-18 19:09

相似地址识别算法

读取文档对要计算的多篇文档进行分词对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算计算出词语的词频【可选】对词频低的词语进行过滤建立语料库词典加载要对比的文档将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型对词袋模型进行进一步处理
丹心向阳love·2020-08-09 14:01

gensim库的一些使用

找出某个词的对应词5）从几个词中寻找不合群的词6）导出词向量模型的训练，依据分词后的预料文本2、gensim.corpora.Dictionar1）gensim.corpora.Dictionar生成词典2）doc2bow
Bingoyear·2020-08-05 18:03

文本向量化方法比较：tf-idf、doc2bow、doc2vec、lsi、lda

用余弦距离计算相似度以判断向量化效果tf-idf、doc2bow稀疏，适合短文本doc2vec效果时好时坏，偶然性大，不稳lsi、lda效果好且较稳，但lda计算量偏大fromgensim.modelsimportdoc2vecfromgensimimportcorpora
baidu_huihui·2020-07-07 03:19

python 文本相似度分析doc2bow

读取文档2、对要计算的多篇文档进行分词3、对文档进行整理成指定的格式,方便后续进行计算4、计算出词语进行过滤5、可选，对频率低的词语进行过滤6、通过语料库建立词典7、加载要对比的文档8、将要对比的文档通过doc2bow
wx_411180165·2020-07-05 03:51

NLP--Doc2Bow简介与实践Demo(五)

PDF链接参考文章：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/80578804总结文章参考:sklearn+gensim︱jieba分词、词袋doc2bow
黑洲非人lyf·2020-07-04 23:01

Python实现简单的文本相似度分析

、读取文档2、对要计算的多篇文档进行分词3、对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算4、计算出词语的词频5、【可选】对词频低的词语进行过滤6、建立语料库词典7、加载要对比的文档8、将要对比的文档通过doc2bow
Your_Julia·2020-07-04 05:38

利用Python进行文本相似度分析

文本分析流程：1.读取文档2.对要计算的多篇文档进行分词3.对文档进行整理成指定格式，方便后续计算4.计算出词语的频率5.对可选、低频词进行过滤6.通过语料库建立词典7.加载要对比的文档8.将要对比的文档通过doc2bow
––·2020-07-04 01:42

python+gensim︱jieba分词、词袋doc2bow、TFIDF文本挖掘

本文转自https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/71436563来源“素质云博客”微信公众号：素质云笔记一、jieba分词功能来源github：https://github.com/fxsjy/jieba1、主要模式支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度
byn12345·2020-07-01 19:28

LDA处理文本

文章目录LDA处理文本LDA简单介绍LDA生成过程LDA整体流程LDA操作过程上手过程doc2bow函数主题推断词和主题的关系单个词和主题的关系全部词和主题的关系每个主题，所有词概率和为1参考资料LDA
张酒肉·2019-05-16 20:12

Python+gensim【中文LDA】简洁模型

文章目录0、原理1、代码实现2、过程详解2.1、打印中间件2.2、doc2bow函数2.3、主题推断2.4、词和主题的关系3、附录0、原理LDA文档主题生成模型，也称三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构
基基伟·2018-10-16 21:25

Python+gensim-文本相似度分析（小白进）

文章目录1、gensim使用流程2、代码实现3、过程拆解3.1、生成分词列表3.2、基于文本集建立`词典`，获取特征数3.3、基于词典建立`语料库`3.3.1、doc2bow函数3.3.2、搜索词也转成稀疏向量
基基伟·2018-07-12 00:00

Doc2Bow简介与实践Demo

Doc2Bow是Gensim中封装的一个方法，主要用于实现Bow模型，下面主要介绍下Bow模型。
春雨里de太阳·2018-06-05 11:55

python+jieba+tfidf算法 文本相似度

基本思路：jieba进行分词，整理为指定格式->gensim库将要对比的文档通过doc2bow转化为稀疏向量->再通过models中的tf-idf将语料库进行处理->
HeCCXX·2018-05-16 20:28
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他