我正在尝试为类创建一个假新闻分类模型，并且一直在尝试使用Keras来实现。library(keras)library(ggplot2)library(readr)
df <- read_csvAllowed values are `None`, or one of the following values: ('int', 'count', 'binary', 'tf-idf</em
浏览 11提问于2020-07-19得票数 0
该矩阵表示N元文法的tf-idf分数 c.字符级TF-IDF :表示字符级tf-idf分数的矩阵 tfidf_vect = TfidfVectorizer(analyzer='word', token_pattern=r'\w{1,}', max_features=5000)xtrain_tfidf = tfidf_vect.
浏览 20提问于2020-07-18得票数 1
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我想获取tf-idf值最高的单词。= sklearn_tfidf.fit_transform(all_words)现在我不知道如何获得tf-idf值最高的单词。dense_tfidf的每一列表示一个单词/2个单词。如何获取tf-idf值最高的单词？或者我如何才能明智地将其规范化
浏览 2提问于2017-10-12得票数 3
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我正在创建一个tf-idf矩阵来寻找余弦相似度。但我希望集合中的一些频繁词具有更多的权重(即tf-idf值)。tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()如何为特定集合中的单词修改上述tfidf_matrix。
浏览 3提问于2016-09-07得票数 3
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我正在使用Pythontfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=10000)
xtrain_tfidf = tfidf_vectorizer.fi
浏览 15提问于2019-07-25得票数 0
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TfidfVectorizer().fit_transform(documents)但我在申报文件时遇到了问题。, since Vectorizer will return normalized tf-idf
pairwise_similarity = tfidf * tfidf</
浏览 0提问于2018-12-13得票数 2
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我有在文档集合上运行基本TF-IDF向量器的代码，返回一个D×F的稀疏矩阵，其中D是文档数，F是词数。没问题。
但是如何在文档中找到特定术语的TF-IDF分数呢？
浏览 0提问于2015-06-22得票数 7
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代码我把它写进了代码中：textVal = data.text.values.astype('str= pd.DataFrame(X, columns = names)
writer = pd.ExcelWriter('tfidf_test.xlsx', engine='xlsxwriter')
tfidf_dataframe.to_e
浏览 4提问于2020-06-10得票数 0
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tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
pd.DataFrame(X[0].T.todense(), index=tfidf_vectorizer.get_feature_names(), columns=["tfidf"]).sort_values(by=["tfidf"
浏览 0提问于2020-03-20得票数 0
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计算大熊猫的Tf-Idf分数？
、、、、
': ['This is the first sentence','This is the second sentence', 'This is the third sentence']})对于标记化，我使用了df['sent'] = df['sent'].apply(word_tokenize)，我得到的idf分数是：feature_array= tfidf<
浏览 13提问于2018-08-02得票数 2
我使用sklearn获取tf-IDF值，如下所示。game of everlasting learning", 2: "The unexamined life is not worth living", 3: "Never stop learning"}tfs = tfidf.fit_transform(corpus.values())
现在，我想在
浏览 1提问于2017-10-06得票数 5
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我试图知道我的文档中每个单词的tf-idf分数。然而，它只返回矩阵中的值，但是我看到了tf-idf分数相对于每个单词的一种特定类型的表示。CountVectorizer(analyzer=text_process).fit(df["comments"].head())bow_transformer.vocab
浏览 2提问于2019-07-06得票数 1
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我有一组文档，这些文档是集群的。现在，每个文档都有一个标签。我想在此基础上构建一个分类器，对它进行训练和测试，这样如果我给出一个新的文档/文本，它就可以很好地工作，并落入一个合适的集群中。因此，我使用countVectorizer将文档转换为特性。我知道这个countVectorizer将接受我提供的文档集(超过1000个文档)中所有单词的独特集合。现在，我制作了一个分类器，可以是KNN或NavieBayes，现在我有了一个新的文本文件或文档，我需要将其转换为特征。但如果我给countVectorizer一个单独的文档，我将只有很少的单词，基于这一点，整个功能将不同于培训和测试文档，这肯定会给
浏览 1提问于2017-02-21得票数 0
我从csv中读取了一些文本数据，并尝试使用这些数据构建TF-IDF特征向量。 数据看起来像这样： ? 其中内容包含特殊格式的字符串(synset)。当我尝试使用该格式构建TF-IDF向量时，我希望保留该格式，但当我这样做时 tfidf = TfidfVectorizer()tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(dat
浏览 21提问于2019-06-20得票数 1
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analyzer='word', use_idf=True, tokenizer=tokenizer, ngram_range=(1,2),sublinear_tf= True , norm='l2')
# sum norm l2 documentsvect_sum的值大于1，我认为使用范数会导致所有向量都在pipeline = Pipeline([
('plb'
浏览 1提问于2016-01-31得票数 2
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我想计算每句话的TFIDF分数。我能够计算出句子中每个单词的Tf-IDF分数。 如何添加新列“tf-idf score”，该列显示dataframe中每个句子的tf-idf分数。消息数据帧- #TF-IDF is a statistical measure that evaluates how relevant a word is to a document in a collectionof documents.Higher the TF-IDF score,higher the
浏览 37提问于2021-08-27得票数 0
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sentencevectorizer_tfidf=StemmedTfidfVectorizer(min_df=1,stop_words="english")
x_tfidf=vectorizer_tfidf.fit_transform(
浏览 1提问于2018-01-28得票数 0
，我将如何将用sklearn创建的TF-国防军的输出传递到Keras模型或张量中，然后再输入到一个密集的神经网络中？我正在处理FakeNewsChallenge数据集。任何指导都会有帮助。
浏览 3提问于2020-08-14得票数 0
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我想使用TF-IDF转换文本列，我可以将其用作我的模型的输入。下面是我的代码：tfidf_transformer= TfidfTransformer()
X_train['Project Title'] = tfidf_transformer.fit_transform(X_train['Project Title
浏览 0提问于2018-10-20得票数 2
2回答
我知道使用dfm_tfidf可以非常快地在上获得tfidf的权重，但我的问题是如何在上获得有效的tfidf。 TrainTfdf[,i] <- TrainWcm[,i]*WcmIdf[i] cat("\r"
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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