文本分类,文本表示,特征权重,文档频率,逆类频率

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文本分类,文本表示,特征权重,文档频率,逆类频率

: 论文研究-基于词频类别相关的特征权重算法.pdf 同时，为了准确表达特征与类别的关系，提出了两个新的概念：类别相关文档频率CDF和平均逆类频率AICF，分别用于表示特征对类别的表现力和区分力。最后，通过与其他五个特征权重度量方法相比较，在三个数据集上进行...
评级：0 浏览量：290 收藏量：0 资源大小：1015KB 上传时间：2019-07-22

: 基于文本挖掘词频反文档频率方法的疾病症状权重挖掘研究基于文本挖掘词频反文档频率方法的疾病症状权重挖掘研究
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：1.28MB 上传时间：2021-03-19

: 基于改进特征选择方法的文本情感分类研究提出了结合情感词典的改进信息增益特征选择方法。首先，针对现有的信息增益特征选择...实验结果表明，本文提出的改进文本情感分类特征选择方法在分类准确率、召回率和F值方面均得到了提升，并且具有较好的分类稳定性。
评级：0 浏览量：172 收藏量：1 资源大小：1016KB 上传时间：2021-01-19

: 文本分类中基于词条聚合的特征抽取 (2008年) 该方案利用改进的树型动态自组织映射(TGSOM)进行词条聚合,并根据聚合特征的特点,考虑所包含的词条的文档频率的不同和区分文档类别属性的能力的不同,提出了一种新权重计算方法,最后利用SPRINT决策树算法进行分类,实验...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2021-06-19

: 论文研究-基于PTM潜在Dirichlet分配的少量标记样本文本分类.pdf 借助标准词频逆文档频率函数将每个文档表示成术语权重向量；利用概率主题模型预处理以简化文档，并从文档中提取术语；再利用潜在Dirichlet分配模型进行关系学习，构建基于图的分类器完成分类。在公开的Reuters-21578...
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：1011KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-一种基于反向文本频率互信息的文本挖掘算法研究.pdf 分类准确率较低，同时造成了算法时间复杂度的增加，在分析了文本分类系统的一般模型，以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项的基础上，提出一种基于反向文本频率互信息熵文本分类算法。该算法首先采用基于...
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：225KB 上传时间：2019-07-23

: 文本聚类中的改进特征权重算法* (2012年) 本文提出了一种新的基于词频和文档频率的特征词权重计算方法ETFC．首先构造了新的函数作为特征词的类别区分度，加强了低文档频数特征词的类别区分能力．然后运用k-means算法进行聚类实验．结果表明，改进后的权重...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：282KB 上传时间：2021-05-18

: 论文研究-基于VSM的文本相似度计算的研究.pdf 文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键，其计算准确率和...另一方面，利用特征项在特征选择阶段的权重对TDIDF方法进行加权处理，在不增加开销的情况下扩大了文档集的规模，还提高了相似度计算的精确度。
评级：0 浏览量：200 收藏量：0 资源大小：34KB 上传时间：2019-07-22

: 关于文本相似性算法的解读向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。这个模型假设词与词间不相关，用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得...
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：348KB 上传时间：2023-01-15

: 人工智能-项目实践-信息检索-2020-2021春季XMU信息检索大作业：自适应文本检索系统的实现 myfunc.cpp 用于提供各种函数支持，并且定义全局变量（如：词频矩阵$tf_{t,d}$、文档频率向量df等）。各函数的功能将在下文详细介绍。 server.cpp 此文件是服务器代码。首先的工作是初始化服务器，这里用到了...
评级：0 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：1.44MB 上传时间：2024-03-01

: 基于C++实现的自适应文本检索系统源码+项目运行说明+数据(课程大作业).zip 用于提供各种函数支持，并且定义全局变量（如：词频矩阵$tf_{t,d}$、文档频率向量`df`等）。各函数的功能将在下文详细介绍。 2. `server.cpp` 此文件是服务器代码。首先的工作是初始化服务器，这里用到了`...
评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：1.43MB 上传时间：2023-12-28

: 论文研究-基于信息熵理论的特征权重算法研究.pdf ETFIDF不仅考虑特征项在文档中出现的频率及该特征项在训练集中的集中度，而且还考虑该特征项在各个类别中的分散度。实验结果表明，采用ETFIDF计算特征权重可以有效地提高文本分类性能，对ETFIDF与特征选择的关系进行...
评级：0 浏览量：251 收藏量：0 资源大小：623KB 上传时间：2019-09-13

: python 文本提取生成LDA模型的例子关键词聚类和lda 文本 ## 如果一个词可以很好地将不同的文档区分开来，算法就会给它分配更高的权重，如果某个词在所有的文档中出现的频率都很高，则说明这个词区分文档的作用不大，算法会给它分配一个较低的权重 from sklearn.feature_...
评级：5 浏览量：254 收藏量：0 资源大小：9.24MB 上传时间：2023-01-05

: python TF-IDF算法实现文本关键词提取该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其...
评级：0 浏览量：12683 收藏量：27 资源大小：53KB 上传时间：2020-12-31

: Search-Engine:基于文本的信息检索搜索引擎 3.) 实施向量空间模型（使用词频和逆文档频率权重）来对网页进行排名。 4.) 使用邻接矩阵的编码权限/集线器计算机制并返回前 N 个权限和前 N 个集线器。 5.) 在 Java 中设计了 PageRank 算法以返回前 N 个网页。 ...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：1.42MB 上传时间：2021-07-02

: 理解TF-IDF：文本挖掘与信息检索的关键加权技术它考虑了单词在文档中的出现频率以及在整个语料库中的频率，以确定其权重。高频出现在文档中但低频在语料库中的词汇被视为重要，反之亦然。搜索引擎广泛使用TF-IDF来评估文档与用户查询的相关性，以决定搜索结果排名...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2023-09-12

: 基于词嵌入对文本相似性进行检测（含源码、数据集、说明文档）（深度学习实战）.zip 基于词嵌入对文本相似性进行检测（含源码、数据集、说明文档）（深度学习实战）.zip # 使用词嵌入计算文本相似性 ## 简介 - 利用词嵌入实现文本之间的相似性计算等操作。 ## 词嵌入 - 在自然语言处理中，对字符的...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：84KB 上传时间：2024-01-13

: ist的matlab代码-weighwords:用于从文本创建词云的Python库 ist的matlab代码WeighWords是一个Python库，用于根据文本创建单词权重。它可以用来创建词云。 WeighWords不会对词云进行可视化。为此，您可以将其输出粘贴到或之类的工具中。它不是使用简单的单词频率，而是通过...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：1.45MB 上传时间：2021-05-26

: 数据结构-哈夫曼编码实验报告.doc 实验报告 "实验课名称：数据结构实验 " "实验名称：文件... " "//头部一要定设置至少512个,因为结点最多可达256,所有结点数最多可达51" "1 " "三、算法设计 " "输入要压缩的文件读文件并计算字符频率根据字符的频率，
评级：5 浏览量：927 收藏量：3 资源大小：2.6MB 上传时间：2022-07-11

: 论文研究-椭圆曲线的不同权重之间的秘密共享方案.pdf 该方法突破传统词频统计方法，除考虑词语频率、位置信息外，还将词语是否为描述文本集合的主题和子事件作为因素，提取出了8个基本特征，利用逻辑回归模型预测基本特征对词语权重的影响，计算词语权重。通过建立句子...
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：614KB 上传时间：2019-09-08

: 哈夫曼编码实验报告(2).doc 六、实验流程初始化，统计文本文件中各字符的个数作为权值,生成哈夫曼树；根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序；把概率最小的两个符号组成一个节点；重复步骤（2）（3），直到概率和为1；从根节点...
评级：5 浏览量：306 收藏量：0 资源大小：106KB 上传时间：2023-03-10

: 哈夫曼编码实验报告(3).doc 六、实验流程初始化，统计文本文件中各字符的个数作为权值,生成哈夫曼树；根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序；把概率最小的两个符号组成一个节点；重复步骤（2）（3），直到概率和为1；从根节点...
评级：0 浏览量：229 收藏量：0 资源大小：105KB 上传时间：2023-03-10

: seo教程培训四部曲.docx 尽量提升网站的曝光率，多交换友情链接，在权重高的网站发表软文做链接诱饵，利用博客做做外链，有钱的话还可以买些高收录量，高权重的链接，相信你的网站很快就会恢复的。 3、重抓SEO优化中的三大要点随着搜索引擎...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2022-12-25

: 基于加权TextRank的新闻关键事件主题句提取基于TextRank算法的思想，构建一个事件句有向图，引入句子位置、句子相似度和关键词覆盖频率3个影响因子，以此计算句子之间的影响权重，利用TextRank模型对图中的每个点计算权重，并选取排序最靠前的句子作为关键...
评级：0 浏览量：431 收藏量：0 资源大小：990KB 上传时间：2021-03-14

: 基于Python的中文本关键词抽取源码(分别使用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法).zip TF-IDF和TextRank均属于此类方法，其中TF-IDF方法通过计算单文本词频（Term Frequency， TF）和逆文本频率指数（Inverse Document Frequency， IDF）得到词语权重；TextRank方法基于PageRank的思想，通过词语共现...
评级：0 浏览量：196 收藏量：1 资源大小：887KB 上传时间：2023-12-20

: inf368-exercise-3-cord-19：INF368 2020年Spring练习3-COVID-19开放研究数据集挑战（CORD-19）代表术语“频率-文档频率” 。它是经常用于信息检索和文本挖掘的权重。给定一系列文档，TF-IDF是一种统计量度，用于确定单词相对于所有其他文档与特定文档的关联程度。给定集合中的一个单词和一个文档，我们计算...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：257KB 上传时间：2021-02-25

: Technical-Paper-Recommendation:USC课程CSCI 544的最终课程项目-应用自然语言处理对其执行预处理，在该预处理中将生成TF-IDF向量以及对数频率加权。然后将向量添加语义信息。 NLTK中的Wordnet语料库用于提取具有相似含义（同义词和上位词关系）的单词。执行术语重新加权和术语扩展以增加数据...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：10KB 上传时间：2021-05-21

: Content-Based-Recommendation-System-For-TechnicalPapers:使用自然语言处理技术开发的推荐系统，用于推荐... 对其执行预处理，在该预处理中将生成TF-IDF向量以及对数频率加权。然后将向量添加语义信息。 NLTK中的Wordnet语料库用于提取具有相似含义（同义词和上位词关系）的单词。执行术语重新加权和术语扩展以增加数据...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：11KB 上传时间：2021-05-16

: CTW：研究和探索上下文树加权和霍夫曼编码上下文树加权调查和探索上下文树权重霍夫曼编码只是为了创建基线哈夫曼编码工作原理的一个例子人物ASCII码频率哈夫曼位'一种' 65岁1个00 01000001 'G' 103 1个01 01100111 '一世' 108 1个11 01101100 'o' 111 1个10 ...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：35.04MB 上传时间：2021-02-15

: 深入搜索引擎--海量信息的压缩、索引和查询 文档权重所需的内存累加器内存快速查询处理按频率排序的索引排序 4.7 交互式检索相关性反馈概率模型 4.8 分布式检索 4.9 进一步阅读第5章索引构造第6章图像压缩第7章文本图像第8章混合图文第9章系统...
评级：4 浏览量：183 收藏量：0 资源大小：75.51MB 上传时间：2014-10-19

: Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images 文档权重所需的内存 222 累加器内存 227 快速查询处理 228 按频率排序的索引 229 排序 233 4.7 交互式检索 236 相关性反馈 237 概率模型 239 4.8 分布式检索 241 4.9 进一步阅读 245 第5章索引构造 248 ...
评级：5 浏览量：367 收藏量：3 资源大小：9.19MB 上传时间：2012-02-16

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