首先让我们提取每个文档每个术语的TF-IDF分数:fromgensimimportcorpora,models,similaritiesdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relationofuserperceivedrespo
首先让我们提取每个文档每个术语的TF-IDF分数:fromgensimimportcorpora,models,similaritiesdocuments=["Humanmachineinterfaceforlababccomputerapplications","Asurveyofuseropinionofcomputersystemresponsetime","TheEPSuserinterfacemanagementsystem","SystemandhumansystemengineeringtestingofEPS","Relationofuserperceivedrespo
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭3年前。Improvethisquestion我需要对一些文本文档进行聚类，并且一直在研究各种选项。看起来LingPipe可以在没有事先转换(到向量空间等)的情况下对纯文本进行聚类，但它是我见过的唯一明确声称可以处理字符串的工具。有没有可以直接聚类文本的Python工具？如果没有，最好的处理方法是什么？ 最佳答案 文本聚类的质量主要取决于两个因素:
我使用sklearn使用以下命令计算文档的TFIDF(词频逆文档频率)值:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizercount_vect=CountVectorizer()X_train_counts=count_vect.fit_transform(documents)fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformertf_transformer=TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)X_
我使用sklearn使用以下命令计算文档的TFIDF(词频逆文档频率)值:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizercount_vect=CountVectorizer()X_train_counts=count_vect.fit_transform(documents)fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformertf_transformer=TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)X_
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
我有一个包含大约800万篇新闻文章的语料库，我需要将它们的TFIDF表示为稀疏矩阵。对于相对较少数量的样本，我已经能够使用scikit-learn做到这一点，但我相信它不能用于如此庞大的数据集，因为它首先将输入矩阵加载到内存中，这是一个昂贵的过程。有谁知道，为大型数据集提取TFIDF向量的最佳方法是什么？ 最佳答案 Gensim有一个高效的tf-idfmodel并且不需要一次将所有内容都保存在内存中。您的语料库只需要是一个可迭代的，因此它不需要一次将整个语料库保存在内存中。make_wikiscript根据评论，在笔记本电脑上运行了
