Tag: tf idf

在Python中简单实现N-Gram，tf-idf和余弦相似性

我需要比较存储在数据库中的文档，并得出0到1之间的相似性分数。 我需要使用的方法非常简单。 实现n-gram的vanilla版本（可以定义使用多less克），以及tf-idf和Cosine相似度的简单实现。 有没有什么程序可以做到这一点？ 还是应该从头开始写这个？

在lucene中获得两个文档之间的余弦相似度

我已经在Lucene中build立了一个索引。 我希望不指定查询，只是为了获得索引中两个文档之间的分数（余弦相似度或另一个距离？）。 例如，我从以前打开的索引阅读器IR与ID 2和4的文件。Document d1 = ir.document（2）; 文件d2 = ir.document（4）; 我怎样才能得到这两个文件之间的余弦相似？ 谢谢

Python：tf-idf-cosine：查找文档相似度

我正在按照第1部分和第2 部分提供的教程，不幸的是，作者没有时间做最后部分，其中涉及使用余弦来真正find两个文档之间的相似性。 我在文中的例子跟随从以下链接的帮助从stackoverflow我已经包括在上面的链接中提到的代码只是为了让答案生活容易。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from nltk.corpus import stopwords import numpy as np import numpy.linalg as LA train_set = ["The sky is blue.", "The sun is bright."] #Documents test_set = ["The sun in the sky is bright."] #Query stopWords = stopwords.words('english') vectorizer = CountVectorizer(stop_words = stopWords) #print vectorizer transformer […]