• 當我以為那是一個知識點,其實那是一個知識圓

  • 雪崩時,沒有一片雪花覺得自己有責任

    Stanislaw Jerzy Lec

  • 遊戲運營
    如何讓玩家一直沉迷
    如何讓玩家拉幫結派
    如何讓玩家互相仇視
    如何讓玩家充值更多
    如何實現隱性的現金賭博和金幣交易

  • 遇事不決 量子力學

    量子社會學

    文昭論古論今

  • 有最壞的打算 做最好的準備 抱最大的希望

  • 好看的皮囊千篇一律 有趣的靈魂萬裡挑一

  • Raft PBFT

    Reliable, Replicated, Redundant, And Fault-Tolerant

    Practical Byzantine Fault Tolerant

  • 吃人一口,還人一斗 我思故我在

    字面上意思是說,受別人一點幫助,就要思考如何回報他更多。

    同義的:受人點滴,湧泉以報

    我覺得更值得更深入思考的是,

    當你輕易地要求別人的幫助時,你就得有心理準備,要返還十倍或更多。

    所以,當自己能做到,不輕易要求別人的幫忙。

    (說到這裡,小伙伴會覺得跟我以前說的”情感投入報酬”不一樣,情境不同暫不展開)

    這是台灣的俗語,用台語發音更有味道。

  • 瘋狂宇宙 我思故我在

    這個宇宙太瘋狂,大海掀翻了小池塘。

  • 區塊鏈是工具,要合理的使用;而非商品炒作。我思故我在

TF – IDF for Bigrams & Trigrams

其他 andy 2个月前 (07-25) 100次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

TF – IDF for Bigrams & Trigrams

TF-IDF in NLP stands for Term Frequency – Inverse document frequency. It is a very popular topic in Natural Language Processing which generally deals with human languages. During any text processing, cleaning the text (preprocessing) is vital. Further, the cleaned data needs to be converted into a numerical format where each word is represented by a matrix (word vectors). This is also known as word embedding
Term Frequency (TF) = (Frequency of a term in the document)/(Total number of terms in documents)
Inverse Document Frequency(IDF) = log( (total number of documents)/(number of documents with term t))
TF.IDF = (TF).(IDF)
NLP 中的 TF-IDF 代表詞頻 – 逆文檔頻率。這是自然語言處理中一個非常流行的話題,通常涉及人類語言。在任何文本處理過程中,清理文本(預處理)至關重要。此外,清洗後的數據需要轉換為數字格式,其中每個詞都由矩陣(詞向量)表示。這也稱為詞嵌入
詞頻 (TF) =(文檔中詞的頻率)/(文檔中詞的總數)
逆文檔頻率(IDF)= log((文檔總數)/(文檔總數)帶有術語 t)) 的文檔
TF.IDF = (TF).(IDF)

Bigrams: Bigram 是一個句子中的 2 個連續單詞。

Trigrams: Trigram 是一個句子中的 3 個連續單詞。


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