Python 文字挖掘:使用gensim進行文字相似度計算
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)#把所有評論做成索引 sims = index[vec_tfidf]#利用索引計算每一條評論和商品描述之間的相似度 similarity = list(sims)#把相似度儲存成陣列,以便寫入txt 文件 sim_file = open(storepath,'w') for i in similarity: sim_file.write(str(i)+'\n')#寫入txt 時不要忘了編碼 sim_file.close()
相關推薦
【NLP】Python實例:基於文本相似度對申報項目進行查重設計
用戶 strip() 字符串 執行 原創 這樣的 string 得到 亂碼問題 Python實例:申報項目查重系統設計與實現 作者:白寧超 2017年5月18日17:51:37 摘要:關於查重系統很多人並不陌生,無論本科還是碩博畢業都不可避免涉及論文查重問題,這也
Python 文字挖掘:使用gensim進行文字相似度計算
index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)#把所有評論做成索引 sims = index[vec_tfidf]#利用索引計算每一條評論和商品描述之間的相似度 similarity = list(sims)#把相似度儲存成陣列,以便寫入txt 文件
Python 文字挖掘:使用機器學習方法進行情感分析(一、特徵提取和選擇)
def create_word_bigram_scores(): posdata = pickle.load(open('D:/code/sentiment_test/pos_review.pkl','r')) negdata = pickle.load(open('D:/code/senti
python的中文文字挖掘庫snownlp進行購物評論文字情感分析例項
昨晚上發現了snownlp這個庫,很開心。先說說我開心的原因。我本科畢業設計做的是文字挖掘,用R語言做的,發現R語言對文字處理特別不友好,沒有很多強大的庫,特別是針對中文文字的,加上那時候還沒有學機器學習演算法。所以很頭疼,後來不得已用了一個視覺化的軟體R
Python 文字挖掘:jieba中文分詞和詞性標註
#! /usr/bin/env python2.7 #coding=utf-8 import jieba import jieba.posseg #需要另外載入一個詞性標註模組 string = '其實大家買手機就是看個心情,沒必要比來比去的。' seg = jieba.posseg.cut(string
解析TF-IDF演算法原理:關鍵詞提取,自動摘要,文字相似度計算
Abstract:TF-IDF演算法是一種常用的詞頻統計方法,常被用於關鍵詞提取、文字摘要、文章相似度計算等。 TF-IDF的演算法思路 TF詞頻(Text Frequency):統計出現次數最多的詞 IDF逆文件頻率(Inverse Document Frequ
Python使用doc2vec和LR進行文字分類
(1)資料預處理 a.對文字資料進行貼標籤處理,標籤資料類似入下: 平素體質:健康狀況:良,既往有“高血壓病史”多年。#1 其中1表示患有高血壓,0表示沒有患有高血壓。 然後進行分開,文字儲存在一個檔案,標籤儲存在一個檔案,文字內容和標籤行對行對應。
nlp中文字相似度計算問題
文章的目的:文字相似度計算一直是nlp中常見的問題,本文的目標是總結並對比文字相似度計算方法。當然文字的相似度計算會有進一步的應用,比如文字的分類、聚類等。 文章結構:本文先介紹最直接的字面距離相似度度量,而後介紹語義主題層面的度量,最後介紹目前一些新的相似度計算方法。 一、字面距
基於神經網路的文字相似度計算【醫療大資料】
任務描述 問句匹配是自然語言處理的最基本任務之一,是自動問答,聊天機器人,資訊檢索,機器翻譯等各種自然語言處理任務基礎。問句匹配的主要目的是判斷兩個問句之間的語義是否等價。判別標準主要根據主句(即提問者)所蘊含的意圖來判斷兩個語句是否等價,而不直接判斷兩個語句是否表達相
word2vec詞向量訓練及中文文字相似度計算
本文是講述如何使用word2vec的基礎教程,文章比較基礎,希望對你有所幫助!官網C語言下載地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/官網Python下載地址:http://radimrehurek.com/gensim/mod
文字相似度計算的幾個距離公式(歐氏距離、餘弦相似度、Jaccard距離、編輯距離)
本文主要講一下文字相似度計算的幾個距離公式,主要包括:歐氏距離、餘弦相似度、Jaccard距離、編輯距離。 距離計算在文字很多場景下都可以用到,比如:聚類、K近鄰、機器學習中的特徵、文字相似度等等。接下來就一一介紹一下: 假設兩個文字X=(x1, x2, x3,...xn)
Google開源word2vec,文字相似度計算工具
谷歌已經使用Deep Learning技術開發了許多新方法來解析語言,目前,谷歌開源了一款基於Deep Learning的學習工具——word2vec,這是首款面向大眾的Deep Learning學習工具。 word2vec(word to vector)顧名思義,這是
pythonNLP-文字相似度計算-Demo
參照部落格[我愛自然語言處理]裡面的如何計算兩個文字的相似度系列,把程式碼自己實現了一遍,對整個流程有了瞭解。純屬個人記錄,新手想學習可直接去上面的部落格學習,講的非常好。 程式碼 #-*- coding:utf-8 import gensim fr
機器學習演算法Python實現:word2vec 求詞語相似度
#!/usr/bin/env Python3 # coding=utf-8 import jieba jieba.load_userdict("C:\\Users\\Desktop\\s_proj\\dict.txt") #自定義分詞詞典 #分詞並將結果存入txt f1
螞蟻金服金融大腦的挑戰賽的實現程式碼 NLP文字相似度計算
近期做了一些NLP的研究,並基於6月份螞蟻金服金融大腦的挑戰賽,完成了文字相似度計算的驗證。主要思路是基於word2vec來進行訓練,並實現文字相似度的計算。所使用的語料,包括了公開的wiki語料,網友收集的微信語料,以及此大賽中的語料。其中微信語料的位置在https://s
機器學習演算法Python實現:doc2vec 求句子相似度
# coding:utf-8 import sys import gensim import sklearn import numpy as np from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence Ta
文字相似度計算之餘弦定理
前言 餘弦相似度,又稱為餘弦相似性,是通過計算兩個向量的夾角餘弦值來評估他們的相似度。餘弦相似度將向量根據座標值,繪製到向量空間中。用向量空間中兩個向量夾角的餘弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。餘弦值越接近1,就表明夾角越接近0度,也就是兩個向量越相似,反之越接近0就表示兩個向量相似度越低,這就叫"餘弦
OpenCV進行影象相似度對比的幾種辦法
對計算影象相似度的方法,本文做了如下總結,主要有三種辦法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一種全參考的影象質量評價指標。 PSNR是最普遍和使用最為廣泛的一種影象客觀評價指標,然而
基於《知網》的詞彙語義相似度計算(上)(作者:劉群 李素建)
基於《知網》的詞彙語義相似度計算 劉群 李素建 {liuqun,lisujian}@ict.ac.cn † 中國科學院計算技術研究所 ‡ 北京大學計算語言學研究所 摘要: 《知網》是一部比較詳盡的語義知識詞典。在基於例項的機器翻譯中,詞語相似度計算是一個重要的環節。不過
各種相似度計算的python實現
前言 在資料探勘中有很多地方要計算相似度,比如聚類分析和協同過濾。計算相似度的有許多方法,其中有歐幾里德距離、曼哈頓距離、Jaccard係數和皮爾遜相關度等等。我們這裡把一些常用的相似度計算方法,用python進行實現以下。如果是初學者,我認為把公式先寫下來,