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4.文本相似度 文本相似度分析的主要目的是分析和测量两个文本彼此距离的远近。这些文本实体可以是简单的标识或词频，例如单词，也可以是包含句子和文本段落的整个文档。目前有各种各样的文本相似度分析方法，文本相似度分析的目的大致分为以下两个方面。 词汇相似度：通过句法、结构和内容研究文本文档的内容，并根据这 阅读全文
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3.特征提取 将使用特征提取函数。函数代码也与之前类似，该函数具体如下： utils.py 折叠源码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Sep 11 23:06:06 2016 @author: DIP """ from sklearn.featu 阅读全文
摘要：
1.重要概念 主要目的是为了解文本相似度和聚类。在介绍实际的技术和算法之前，将讨论与信息检索。文档相似度度量和机器学习相关的一些重要概念。虽然这些概念中的部分可能已经讲述过。 信息检索 信息检索（Information Retrieval，IR）是根据某些需求从存储信息的语料库或实体中检索或获取相关 阅读全文
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2.重要概念 掌握几个重要的数学和机器学习的概念在日常非常有用，因为将立足于这些概念的几个实现。有些会很熟悉，但为了完整起见，将再次介绍，以便于可以重温内容。 文档 文档通常是一个包含完整文档数据的实体，包含可选的标题和其他元数据信息。语料库通常由一系列文档组成。这些文档可以是简单的句子或完整的文本 阅读全文
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Python 文本相似度和聚类 文本数据是非结构化的和高噪声的。在执行文本分类时，拥有标记合理的训练数据和有监督学习大有裨益。但是，文档聚类是一个无监督的学习过程，将尝试通过让机器学习各种各样的文本文档及其特征、相似度以及它们之间的差异，来讲文本 文档分割和分类为单独的类别。这使得文档聚类更具挑战性 阅读全文
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1.文本摘要和信息提取 文本摘要和信息提取处理试图充巨大的文本语料库中提取关键的重要概念和主题，本质上是在此过程中对它们进行缩减。在深入了解概念和技术之前，应该先了解对文本概要的需求。信息过载（information overload）的概念是文本摘要需求背后的主要原因之一。 由于印刷和口头媒体占据 阅读全文
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下面将在文本分析领域处理一个稍微不同的问题。世界在科技、贸易、商业和媒体方面迅速发展。昔日我们等待包纸到家，从而了解更新世界各种活动信息的日子已经过去。现在有了互联网和各种形式的社交媒体，已用它们以保持日常事件信息的及时更新，并于外界以及亲戚朋友保持联系。通过短信和状态，像 Facebook 和 T 阅读全文
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6.评估分类模型 训练，调优和建立模型是整个分析生命周期的重要部分，但更重要的是知道这些模型的性能如何。分类模型的性能一般基于模型对新数据的预测输出结果。通常情况下，使用测试数据集或保留数据集对性能进行测量，数据集中的数据不会以任何方式影响或训练分类器。测试数据集一般包括一些观测值和对应的标签。 使 阅读全文
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7.建立一个多类分类系统 从规模化到特征提取、建模和评估，已经完成了简历分类系统的全部必要的步骤。现在将所有的东西组装在一起，应用到真实数据上以建立一个分类文本分类系统。对于此工作，将使用 scikit-learn 下载的 20 个新闻组数据集。这 20 个新闻组数据集包括分散在 20 个不同类别或 阅读全文
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5.特征提取 有很多特征提取技术可以应用到文本数据上，但在深入学习之前，先思考特征的意义。为什么需要这些特征？它们又如何发挥作用？数据集中通常包含很多数据。一般情况下，数据集的行和列是数据集的不同特征或属性，每行或者每个观测值都是特殊的值。在机器学习术语中，特征是独一无二的，是数据集中每个观测值或数 阅读全文