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  • 2013-05-03 21:21:03

    检索效率。测量一个系统的查询响应结果的质量的常规方法是使用查准率(precision)和查全率(recall)。查准率是检索到的相关文档的数量与检索到的所有文档的数量的比值。查全率是检索到的相关文档的数量与所有相关文档的数量的比值。

     

    理想情况下,查全率和查准率都应该是1,这意味着系统返回了所有的相关文档,并且结果中不包含不相关的文档。不幸的是,这实际上是不可能的。如果我们尝试提高查全率(比如通过给查询增加解析项),那么查准率将会受到影响;同样地,我们只能以查全率为代价来提高查准率。此外,检索效率和计算成本之间通常有一个折中。随着技术的向前发展,从关键词匹配到统计排名再到自然语言处理,计算成本成倍增加。

     

    统计模型。在基于统计的向量空间模型中,一个文档被表示称一个由从文档中抽取的关键词及其权重组成的向量,权重表示了关键词在文档中和在整个文档集中的重要性;同样地,一个查询被表示成一个带有权重的关键词列表,权重表示关键词在查询中的重要性。

     

    一个特征项在一个文档向量中的权重可以由多种方式来决定。一种常见的方法是使用所谓的tf × idf,该方法中一个特征项的权重取决于两个因素:特征项j在文档i中出现的频率tfij和它在整个文档集中出现的频率dfj。准确地说,特征项j在文档i中的权重为:

    其中,N是文档集中文档的总数,idf 表示逆文档频率(inversedocument frequency)。这种方法在一个小的文档集合中给出现频率高的特征项分配高的权重。

     

    一旦特征项的权重被确定了,我们需要一个排名函数来测量查询和文档向量之间的相似度。一种常见的相似度测量是著名的余弦测量(csine measure),当文档向量与查询向量被表示成V维的欧几里德空间时,它决定了两者之间之间的角度,其中,V是词汇量大小[1]。准确地说,一个文档Di和一个查询Q之间的相似度定义为:

    WQ,j是特征项j在查询Q中的权重,其计算方法同wi,j,即tfQ,j ´ idfj。公式中的分母称作规范化因子(normalization factor),使文档得分不受文档长度的影响。这样,一个包含{x, y, z}的文档将会与包含{x, x, y, y, z, z}的文档得到同样的分数,因为这两个文档具有相同的单位向量。我们不能保证这样做一定合理,但是当文档长度非常大时,这样做是有意义的。

     

    反馈模型。这个模型的一个重要功能是相关性反馈(relevancefeedback),用户根据他们需要的信息来评判检索文档的相关性。根据他们的评判,系统自动地调整查询向量,并再一次返回检索结果,这将很可能地改进结果。

     

    统计模型的一个主要优势是用户可以用自然语言描述他们需要的信息,重要的关键词可以像从闻到那股中抽取关键词一样自动地从查询中抽取出来。这样,用户就不用去写那些复杂的布尔表达式了。


    参考文献:http://www.cse.ust.hk/~dlee/Papers/ir/ieee-sw-rank.pdf

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    VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理...

    VSM概念及应用场景

    百度百科给出的定义
    VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。

    由于VSM可以通过相似性来度量文档之间的相似性,所以对文档检索有很大的作用;通过将文档与其关键字建立联系,可以根据用户输入的关键字进行检索相关内容的文档。

    对向量空间模型来说,有两个基本问题:即特征项的选择项的权重计算

    文本分类的概念

    文本分类的任务可以理解为获得这样的一个函数:
    请添加图片描述
    D={d1, d2, …dn}表示要分类的文档,C={c1, c2, …cm}表示类别,T表示对于<di, cj>来说di是cj类别为True,F则相反。DxC可以理解为笛卡尔积的运算。

    VSM涉及的概念

    • 文档(document):通常是文章中具有一定规模的片段,如句子、句群、段落、段落组直至整篇文章。
    • 项/特征项(term/feature term):特征项是VSM中最小的不可分的语言单元,可以是字、词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的特征项所组成的集合,表示为:Document=D(t1, t2, …, tn),其中ti是特征项。
    • 项的权重(term weight):对于含有个特征项的文档,每一特征项都依据一定的原则被赋予一个权重,表示它们在文档中的重要程度。这样一个文档D可用它含有的特征项及其特征项所对应的权重所表示:D=D(t1,w1; t2,w2; …),简记为D=D(w1, w2, …),其中wi就是特征项的权重。

    一个文档在上述约定下可以看成是视维空间中的一个向量,这就是向量空间模型的由来。由此引出SVM定义。

    VSM模型及相似性度量

    请添加图片描述

    相似性度量
    定义: 任意两个文档D1和D2之间的相似性系数Sim(D1,D2)指两个文档内容的相关程度(degree of relevance)。设文档D1和D2表示VSM中的两个向量:
    D1=D1(w11, w12, …, w1n)
    D2=D2(w21, w22, …, w2n)
    借助于n维空间中两个向量之间的某种距离来表示文档之间的相似度,常用的方法是使用向量之间的內积来计算:
    请添加图片描述
    考虑到向量的归一化,则可以使用两个向量的余弦值来表示相似系数: 请添加图片描述
    那为什么用两个向量之间的余弦值就可以作为相似性的度量,想了很久得出一个至少能说得过去的看法。加入对于二维空间,有固定好了两个向量的坐标点,一个在A(100,0),另一个在B(-5,0),现有一个向量的坐标点为C(1,0),很明显看到C和B的欧式距离更近一些,但是并不能说C和B的相似性更大,因为C和B在x轴上的因素是相反的关系;更通俗一点,假设x正半轴描述电影的爱情因素,x负半轴描述电影的动作因素,那只能说C点有很少的爱情因素,但并没有动作因素,这样看来C和A更相似一些。

    特征项的选择

    在文本处理过程中,将文本集合中的每个文本实行分词处理后,通常是统计出每个文本出现的词以及相应的词频,然后将每个文本出现的词合并成一个词空间,所以词空间中出现的不同词相当多。表示一篇文本的时候,无论文本用向量空间模型还是概率统计模型来表示,文本的特征的维度都和词空间的维度一样。而每个文本中出现的词只占词空间中很少一部分,文本特征表示非常稀疏。【但是如果词空间并不是很大的情况下就不需要进行特征选择】 使分类算法的时间复杂度和空间复杂度增加,而且对文本特征表示的不准确性严重影响了文本分类性能。因此,需要对文本特征进行筛选,选出最能代表文本类别的特征,这个过程就是特征选择。特征选择的一般步骤是:
    (1)从训练文本集中取得所有的特征项,构成文本特征集合F
    (2)对集合中的每一项用下面将要介绍的特征评估函数进行打分,然后按照分值由高到低排序,得到有序集合F1
    (3)假设需要选取N个分类需要的特征项,则从集合F1中选取前N个特征项,构成最终的分类特征项Fs,Fs将用于训练分类器和分类测试。
    特征项的选择算法这里暂不学习。

    项的权重计算

    上面经过特征项选择出要投入算法的特征项组成的向量空间后,就要对每个文档进行权重的计算来作为每个维度上的坐标。

    不同的特征项对文本的重要程度和区分度是不同的,所以在对文本分类模型进行形式化的时候,需要对所有特征项进行赋权重处理,常用的加权函数有布尔权重、词频权重、权重和基于熵概念的权重等。这里只学习TF-IDF相关权重计算方法。

    TF(Term frequency)

    词频是指某一个词语(项)在此文本中出现的频率。

    但是, 需要注意, 一些通用的词语对于主题并没有太大的作用, 反倒是一些出现频率较少的词才能够表达文章的主题, 所以单纯使用是TF不合适的。权重的设计必须满足:一个词预测主题的能力越强,权重越大,反之,权重越小。 所有统计的文章中,一些词只是在其中很少几篇文章中出现,那么这样的词对文章的主题的作用很大,这些词的权重应该设计的较大。IDF就是在完成这样的工作。

    IDF(Inverse document frequency)

    逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少, IDF越大,即说明词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数得到。
    请添加图片描述
    n表述所有文件集文档的数目,termcount 是词条在所有文件中出现的次数,通常分母为termcount+1,因为有时可能没有出现某个词条导致分母为0。

    TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)

    TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。
    请添加图片描述

    一个例子:假设100篇文档有10000个词,研究某篇500词文章,“机器学习”出现了20次,“而且”出现了20次,那么他们的TF都是20/500=0.04。
    再来看IDF,对于语料库的100篇文章,每篇都出现了“而且”,因此它的IDF就是log1=0。而“机器学习”出现了10篇,那么它的IDF就是log10=1。
    再看TF-IDF, “而且”的值为0,“机器学习”的TF-IDF=0.04>0,显然“机器学习”比“而且”更加重要。

    VSM结合KNN流程总结

    先是VSM部分
    从很多文本中选择合适的特征项组成词空间(某些情况非必须);然后通过权重算法(例如tf-idf)计算出每个文本在各个维度上的权重,也就是坐标。
    再是KNN部分
    对于一个待分类的本文,先用上面的方法转换成向量的形式,然后通过sim公式找出n个相似度最近的本文,最终可以以少数服从多数方法来确定待分类文本的类别。


    参考链接

    https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/85063004
    https://blog.csdn.net/weixin_43606502/article/details/103414100
    
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  • VSM概念简单来说,就是把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间 的相似性来度量文档间的相似性。...

    VSM概念介绍
    VSM概念简单来说,就是把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量,就可以通过计算向量之间
    的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。

    下面首先给出VSM涉及的一些基本概念。

    文档(document):通常是文章中具有一定规模的片段,如句子、句群、段落、段落组直至整篇文章。
    项/特征项(term/feature term):特征项是VSM中最小的不可分的语言单元,可以是字、词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的特征项所组成的集合,表示为:,其中是特征项 0≤K≤1。
    项的权重(term weight):对于含有个特征项的文档D(t_1,t_2,...,t_n),每一特征项都依据一定的原则被赋予一个权重,表示它们在文档中的重要程度。这样一个文档D可用它含有的特征项及其特征项所对应的权重所表示:D=D(t_1,w_1;t_2,w_2;...;t_n,w_n),简记为D =D(w_1,w_2,...,w_n),其中就是特征项的权重0≤K≤1。

    算法原理

    1. 计算权重(Term weight)的过程。
    影响一个词(Term)在一篇文档中的重要性主要有两个因素:
    Term Frequency (tf):即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
    Document Frequency (df):即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
    词(Term)在文档中出现的次数越多,说明此词(Term)对该文档越重要,如“搜索”这个词,在
    本文档中出现的次数很多,说明本文档主要就是讲这方面的事的。然而在一篇英语文档中,
    this出现的次数更多,就说明越重要吗?不是的,这是由第二个因素进行调整,第二个因素说明,有越多的文档包含此词(Term), 说明此词(Term)太普通,不足以区分这些文档,因而重要
    性越低。
    我们来看一下模型公式:

    这仅仅只term weight计算公式的简单典型实现。实现全文检索系统的人会有自己的实现,
    Lucene就与此稍有不同。
    2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程,也即向量空间模型的算法(VSM)。
    我们把文档看作一系列词(Term),每一个词(Term)都有一个权重(Term weight),不同的词
    (Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。
    于是我们把所有此文档中词(Term)的权重(Term weight) 看作一个向量。
    Document = {term1, term2, …… ,term N}
    Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
    同样我们把查询语句看作一个简单的文档,也用向量来表示。
    Query = {term1, term 2, …… , term N}
    Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
    我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中,每个词(term)是一维。

    如图:

    我们认为两个向量之间的夹角越小,相关性越大。
    所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分,夹角越小,余弦值越大,打分越高,相关性越
    大。
    相关性打分公式如下:

    举个例子,查询语句有11个Term,共有三篇文档搜索出来。其中各自的权重(Term weight),
    如下表格。

     
    于是计算,三篇文档同查询语句的相关性打分分别为:

    于是文档二相关性最高,先返回,其次是文档三,最后是文档一。
    到此为止,我们可以找到我们最想要的文档了。

    参考文章:向量空间模型算法( Vector Space Model )_摸鱼大侠的博客-CSDN博客_向量空间模型

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  • 2.2 TF-IDF模型应用实例 2.2.1 关键词提取 算法核心代码如下所示: # -*- coding: UTF-8 -*- from jieba import analyse # 引入TF-IDF关键词抽取接口 tfidf = analyse.extract_tags # 原始文本 text = "杨幂、...

    原文作者:lucky小东西

    原文地址:基于tf-idf的小说主题特征抽取算​法

    1.主题特征抽取做什么

    在当前个性化推荐大行其道的时候,那就不得不提用户画像。用户画像的主要工作内容就是将用户标签化,对于我们现有的数据来说,用户本身的固有属性很难获取到,或者说即使获取到了,也是不够准确的。那我们只能从“用户到底看了啥”这个角度,尝试去描述一个用户了。那么,我们想要知道一个用户“看了啥”,那么我们首先需要确定“他看的书到底是啥”。换言之,我们需要知道他读的小说是什么小说,所以,我们先得清楚文章的主题,我们得清楚小说的标签。小说的标签准了,那么通过用户对标签的行为,那么,试想一下,用户的标签还不容易吗?所以,与天猫、京东类似的电商不一样(他们的物品已经高度分类以及标签化,并且用户数据详细而准确),以内容为王的技术社区想要做好用户画像,那么,物品画像的构建是重中之重。而对于物品画像的构建,标签系统又是重中之重。对于标签系统的建立,那么,自然少不了文本主题特征的抽取。

    2.TF-IDF

    2.1 TF-IDF模型介绍

    一个容易想到的思路,就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。于是,我们进行"词频"(Term Frequency,缩写为TF)统计。以我们的小说为例,出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"(stop words),这类词对我们无用,需要过滤掉停用词。假设我们把它们都过滤掉了,只考虑剩下的有实际意义的词。这样又会遇到了另一个问题,我们可能发现"帅哥"、"美女"这类的词出现的次数也是很高,可是这类词在所有书中都有很高的出现率,所以对我们也并不是十分有用,如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。

    用统计学语言表达,就是在词频的基础上,要对每个词分配一个"重要性"权重。最常见的词("的"、"是"、"在")给予最小的权重,较常见的词("帅哥")给予较小的权重,较少见的词("魔幻"、"盛唐")给予较大的权重。这个权重叫做"逆文档频率"(Inverse Document Frequency,缩写为IDF),它的大小与一个词的常见程度成反比。知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大。所以,排在最前面的几个词,就是这篇文章的关键词。

    第一步,计算词频。

    第二步,计算逆文档频率。

    如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。

    第三步,计算TF-IDF。

     

    可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词

    2.2 TF-IDF模型应用实例

    2.2.1 关键词提取

    算法核心代码如下所示:

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    from jieba import analyse
    # 引入TF-IDF关键词抽取接口
    tfidf = analyse.extract_tags
    
    # 原始文本
    text = "杨幂、赵又廷主演古装玄幻大剧原著小说,三生三世,她和他,是否注定背负一段纠缠的姻缘?三生三世,她和他,是否终能互许一个生生世世的承诺?" \
           "那一世,大荒之中一处荒山,成就她与他的初见。桃花灼灼,枝叶蓁蓁,妖娆伤眼。" \
           "记忆可以封存,可心有时也会背叛,忘得了前世情缘,忘不了桃林十里,亦忘不了十里桃林中玄衣的少年。"
    # 基于TF-IDF算法进行关键词抽取
    keywords = tfidf(text)
    print "keywords by tfidf:"
    # 输出抽取出的关键词
    for keyword in keywords:
        print keyword + "/",
    三生三世十里桃花
    
    输入:
    "杨幂、赵又廷主演古装玄幻大剧原著小说,三生三世,她和他,是否注定背负一段纠缠的姻缘?三生三世,她和他,是否终能互许一个生生世世的承诺?" 
    "那一世,大荒之中一处荒山,成就她与他的初见。桃花灼灼,枝叶蓁蓁,妖娆伤眼。" 
    "记忆可以封存,可心有时也会背叛,忘得了前世情缘,忘不了桃林十里,亦忘不了十里桃林中玄衣的少年。"
    
    输出:
    keywords by tf-idf:
    三生/ 桃林/ 忘不了/ 三世/ 十里/ 蓁蓁/ 玄幻/ 伤眼/ 生生世世/ 互许/ 赵又廷/ 大剧/ 中玄衣/ 杨幂/ 终能/ 忘得/ 情缘/ 古装/ 妖娆/ 是否/
    铁拳少年
    
    输入:
    "一个元气满满的格斗少年,费尽九牛二虎之力考入东江大学,只为挑战高中时代的学长偶像,亲手击碎高中三年的格斗梦魇。当他第一脚踏进东大长空格斗社的那天起,
    他才发现格斗王冠下的荆棘远远比夺得王冠要来的更有意义,枯燥的大学青春一样可以变得热血沸腾……"
    
    输出:
    keywords by tf-idf:
    格斗/ 王冠/ 学长/ 高中时代/ 社的/ 东大/ 大学/ 更有意义/ 九牛二虎之力/ 击碎/ 费尽/ 梦魇/ 长空/ 枯燥/ 热血沸腾/ 荆棘/ 东江/ 偶像/ 元气/ 满满的/
    破产名媛约不约
    
    输入:
    她是落魄名媛季晚,亦是极具天赋的珠宝设计师;他是名门之后郁东尧,出身显赫。传闻他心狠手毒,亲手设计车祸,害死弟弟,又娶了弟弟的心上人季晚为妻。
    四年前,一个事故、一场婚礼,将他与她的命运牢牢捆绑,她走不出去,他不曾归来。
    四年后,当亡者与旧爱同时回归,掀起重重波澜,丑闻、抄袭门、连环车...
    
    输出:
    keywords by tf-idf:
    弟弟/ 心狠手毒/ 四年/ 郁东尧/ 亡者/ 心上人/ 名媛/ 抄袭/ 名门/ 落魄/ 车祸/ 害死/ 连环/ 丑闻/ 波澜/ 天赋/ 捆绑/ 显赫/ 设计师/
    大唐奇案集
    
    输入:
    盛世锦绣,繁华大唐,一场无头连环女尸案掀起腥风血雨。
    当女扮男装的捕头沈锦文,遇见身负重重谜团的宁修睿,她的世界便开始天翻地覆。
    一桩桩奇案接踵而来,诡异惊悚的四方宫灯案,骇人听闻的密室灭门案,神秘离奇的南疆将士怀胎案,西域古国龟兹国进贡的九龙雕像玉雕杀人案
    
    输出:
    keywords by tf-idf:
    奇案/ 腥风血雨/ 捕头/ 灭门案/ 宁修/ 沈锦文/ 惊悚/ 女扮男装/ 杀人案/ 身负/ 怀胎/ 接踵而来/ 谜团/ 天翻地覆/ 骇人听闻/ 宫灯/ 古国/ 玉雕/ 连环/ 锦绣/
    至高无上
    
    输入:
    命运是一道痛苦枷锁,芸芸众生,无人能挣脱它的锁链。三千年的孤独等待,却只换来与她一世轮回的天人永隔。
    命运曰,不能改变世界,就会被世界改变,这就是命。因这句话,这一世他再次收齐遗留在上古之神石,扭曲规则,从此改变的是世界,不是他。
    
    输出:
    keywords by tf-idf:
    命运/ 一世/ 轮回/ 世界/ 收齐/ 天人永隔/ 神石/ 芸芸众生/ 三千年/ 枷锁/ 锁链/ 遗留/ 上古/ 换来/挣脱/ 扭曲/ 孤独/ 无人/ 这句/

    结果说明:

    1.由于用的jieba分词自带的语料库,所以对于小说语料不是很完整,过滤掉停用词,常见词等效果还能够提升,这个可以通过后期训练进行补充。

    2.输入数据仅为简介,所有可能有一些词可能拆分出来的并不是理想,如果实操需要采用小说内容。

    即使这样,从结果中还是可以看出重点词语大多数都被提取出来了,通过抽取的关键词结合人工提供的关键词,可以对小说进行更加准确的特征描述。

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  • 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...
  • 我们能否用支持向量机训练一个模型,用来识别小说类型呢?这个并不容易。因为支持向量机这类机器学习算法只能接受数学里面的向量作为输入。如果用它来做文本分类,必须先把文本转化成向量才行。这就是涉及到一个很...
  • 向量空间模型将文档映射为一个特征向量V(d)=(t1,ω1(d);…;tn, ωn(d)),其中ti(i=1,2, …,n)为一列互不雷同的词条项,ωi(d)为ti在d中的权值, 一般被定义为ti在d中出现频率tfi(d)的函数,即 。 在信息检索中...
  • 该模型在传统的向量空间模型(VSM)中引入了关键词语的加权因子,并在训练文档过程中对文档类型特征向量进行动态优化。这在一定程度上恢复了关键词语实际应具有的权值,方便了阈值的选取,使分类更加准确和高效。实验...

空空如也

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向量空间模型vsm