NLTK（9.2）生成特征向量与文本相似度

2024-04-14 23:32

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本文主要是介绍NLTK（9.2）生成特征向量与文本相似度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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- 生成对应特征向量

生成对应特征向量

几种文本特征向量化方法

1.词集模型：one-hot编码向量化文本（统计各词在文本中是否出现）

2.词袋模型：文档中出现的词对应的one-hot向量相加（统计各词在文本中出现次数，在词集模型的基础上。）

3.词袋模型+IDF：TFIDF向量化文本（词袋模型+IDF值，考虑了词的重要性）

4.N-gram模型：考虑了词的顺序

5.word2vec模型：使用文章中所有词的平均词向量作为文章的向量

在这里插入图片描述

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poj 1258 Agri-Net（最小生成树模板代码）

感觉用这题来当模板更适合。题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码：效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

poj 1287 Networking（prim or kruscal最小生成树）

题意给你点与点间距离，求最小生成树。注意点是，两点之间可能有不同的路，输入的时候选择最小的，和之前有道最短路WA的题目类似。 prim代码： #include<stdio.h>const int MaxN = 51;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int P;int prim(){bool vis[MaxN];

poj 2349 Arctic Network uva 10369（prim or kruscal最小生成树）

题目很麻烦，因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。感觉网上的题目解释都没说得很清楚，不适合新手。自己写一个。题意：给你点的坐标，然后两点间可以有两种方式来通信：第一种是卫星通信，第二种是无线电通信。卫星通信：任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接，与点间的距离无关；无线电通信：两个点之间的距离不能超过D，无线电收发器的功率越大，D越大，越昂贵。计算无线电收发器D

hdu 1102 uva 10397（最小生成树prim）

hdu 1102: 题意：给一个邻接矩阵，给一些村庄间已经修的路，问最小生成树。解析：把已经修的路的权值改为0，套个prim（）。注意prim 最外层循坏为n-1。代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstri

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【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。正如翻译机将一种语言

poj 3723 kruscal，反边取最大生成树。

题意：需要征募女兵N人，男兵M人。每征募一个人需要花费10000美元，但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人，那么可以少花一些钱。给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度，征募某个人的费用是10000 - （已经征募的人中和自己的亲密度的最大值）。要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。解析：先设想无向图，在征募某个人a时，如果使用了a和b之间的关系

Thymeleaf：生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包： <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析

目录自然语言处理概要分词与词性标注 N-Gram 分词分词及词性标注的难点法则式分词法全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型词性标注（Part-of-Speech Tagging） HMM 文本挖掘概要信息检索（Information Retrieval）全文扫描关键词

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