首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

gensim的LSA模型使用tf-idf的哪个公式?

gensim的LSA模型使用的是tf-idf加权矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法。在LSA模型中,文档集合通过计算tf-idf矩阵来表示,然后对该矩阵进行奇异值分解,得到文档的主题表示。tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征表示方法,用于衡量一个词在文档中的重要性。

具体而言,tf-idf公式如下:

tf-idf = tf * idf

其中,tf表示词项在文档中的频率(Term Frequency),idf表示逆文档频率(Inverse Document Frequency)。

在gensim的LSA模型中,tf-idf的计算方式是通过TfidfModel类实现的。该类会根据输入的文档集合计算每个词项的tf-idf值,并构建tf-idf加权矩阵。然后,LSA模型会对该矩阵进行奇异值分解,得到文档的主题表示。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云文智(https://cloud.tencent.com/product/tci)是一款基于人工智能技术的文本智能处理服务,可以用于文本的分词、关键词提取、情感分析等任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

例如,比起「test」来说,「nuclear」这个单词也许更能指出给定文章主题。 因此,LSA 模型通常用 tf-idf 得分代替文档-术语矩阵中原始计数。...tf-idf,即词频-逆文本频率指数,为文档 i 中术语 j 分配了相应权重,如下所示: ? 直观地说,术语出现在文档中频率越高,则其权重越大;同时,术语在语料库中出现频率越低,其权重越大。...这个新参数化方法非常有趣,因为我们可以发现 pLSA 模型LSA 模型之间存在一个直接平行对应关系: ?...一般来说,当人们在寻找超出 LSA 基准性能主题模型时,他们会转而使用 LDA 模型。LDA 是最常见主题模型,它在 pLSA 基础上进行了扩展,从而解决这些问题。...它在 gensim 当中可以方便地使用: from gensim.corpora.Dictionary import load_from_text, doc2bow from gensim.corpora

2.2K10

教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

例如,比起「test」来说,「nuclear」这个单词也许更能指出给定文章主题。 因此,LSA 模型通常用 tf-idf 得分代替文档-术语矩阵中原始计数。...tf-idf,即词频-逆文本频率指数,为文档 i 中术语 j 分配了相应权重,如下所示: ? 直观地说,术语出现在文档中频率越高,则其权重越大;同时,术语在语料库中出现频率越低,其权重越大。...这个新参数化方法非常有趣,因为我们可以发现 pLSA 模型LSA 模型之间存在一个直接平行对应关系: ?...一般来说,当人们在寻找超出 LSA 基准性能主题模型时,他们会转而使用 LDA 模型。LDA 是最常见主题模型,它在 pLSA 基础上进行了扩展,从而解决这些问题。...它在 gensim 当中可以方便地使用: from gensim.corpora.Dictionary import load_from_text, doc2bow from gensim.corpora

1.4K00
  • 15分钟入门NLP神器—Gensim

    作者:李雪冬 编辑:李雪冬 前 言 作为自然语言处理爱好者,大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎Gensim吧,这是一款具备多种功能神器。...它支持包括TF-IDFLSA,LDA,和word2vec在内多种主题模型算法, 支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务API接口 1 基本概念 语料(Corpus):一组原始文本集合...2 步骤一:训练语料预处理 由于Gensim使用python语言开发,为了减少安装中繁琐,直接使用anaconda工具进行集中安装, 输入:pip install gensim,这里不再赘述。...每一个模型又都是一个标准Python对象。下面以TF-IDF模型为例,介绍Gensim模型一般使用方法。 首先是模型对象初始化。...如果要多次访问model[corpus]返回结果,可以先将结果向量序列化到磁盘上。 我们也可以将训练好模型持久化到磁盘上,以便下一次使用: tfidf.save(".

    1.7K50

    关于自然语言处理系列-聊天机器人之gensim

    Gensim算法,比如Word2Vec,FastText,潜在语义分析(LSI,LSA,see LsiModel),隐含狄利克雷分布(LDA,见LdaModel)等算法,这些算法是无监督学习。...模型 之前是将语料库向量化,现在开始使用模型对其进行转换。模型是将文档从一个表示转换到另外一种模式。在gensim中,文档被表示为向量,因此模型可以看作是两个向量空间之间转换。...让我们初始化tf-idf模型,在我们语料库上对其进行训练,并转换字符串“系统子项”: corpora.Dictionary 生成词典,{'南京': 0, '哪里': 1, '在': 2, '他': 3...models.TfidfModel是通过tf-idf模型将词包表示中向量转换成一个向量空间,在向量空间中,根据每个词在语料库中相对稀疏性对频率计数进行加权。...------------------------------- # 训练模型使用TfidfModel模型,将词包表示中向量转换成一个向量空间 tfidf_ch = models.TfidfModel

    1.6K20

    回顾NLP必会Gensim

    Gensim都不知道 NLP就别玩了 我翻下博客 还真的学过gensim 看了下又想起来了 下面使用Gensim 统计每个单词tfidf 什么是Gensim Gensim是一款开源第三方Python...它支持包括TF-IDFLSA,LDA,和word2vec在内多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务API接口 补充一些概念: 语料(Corpus):一组原始文本集合...corpora, models, similarities 这三个是gensim重要使用类 最好学习就是熟练掌握官方文档 处理字符串 包含9个文档,每个文档仅包含一个句子。...值得注意是,虽然词袋模型是很多主题模型基本假设,这里介绍doc2bow函数,并不是将文本转化成稀疏向量唯一途径。...tf-idf值左边是词id,右边是词tfidf值 OUT: [(0, 0.70710678118654757), (1, 0.70710678118654757)] 使用到整个文库 corpus_tfidf

    88500

    强大 Gensim 库用于 NLP 文本分析

    此外,Gensim 支持包括TF-IDFLSA,LDA,和 word2vec在内多种主题模型算法,用此很多算法工程师会将其作为主题建模首选库。...调用Gensim提供API建立语料特征(word)索引字典,并将文本特征原始表达转化成词袋模型对应稀疏向量表达。可以使用 Gensim 从句子列表和文本文件中生成字典。...每一个模型又都是一个标准Python对象。下面以TF-IDF模型为例,介绍 Gensim 模型一般使用方法。...创建 TF-IDF 词频—逆文档频率(TF-IDF) 是一种通过计算词权重来衡量文档中每个词重要性技术。在 TF-IDF 向量中,每个词权重与该词在该文档中出现频率成反比。...Word2Vec 是 Gensim 一个预先构建词嵌入模型,它使用外部神经网络将词嵌入到低维向量空间中。

    2.4K32

    使用gensim进行文本相似度计算

    使用gensim进行文本相似度计算 原理 1、文本相似度计算需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来众多”网页“之间相似度,从而把最相似的排在最前返回给用户。...则该词tf-idf 为:n/N * 1/(m/M) (还有其它归一化公式,这里是最基本最直观公式) 第四步:重复第三步,计算出一个网页所有词tf-idf 值。...学习目标: 利用gensim包分析文档相似度 使用jieba进行中文分词 了解TF-IDF模型 注:为了简化问题,本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。...,把测试文档也转换为二元组向量 [(0, 1), (2, 1), (3, 1), (12, 1), (17, 1)] 相似度分析 使用TF-IDF模型对语料库建模。...gensim包提供了这几个模型: TF-IDF、LSI 、LDA 因此我们直接拿来用就好 #models.LsiModel() 获取测试文档中,每个词TF-IDF值 [(0, 0.08112725037593049

    2K10

    TFIDF算法简介

    上面IDF公式已经可以使用了,但是在一些特殊情况下可能会有一些小问题,比如某一个生僻词在我们语料库中没有出现过,那么分母N(w)=0,IDF就没有意义了。...参考TF-IDF概述,常见IDF平滑公式之一为: image.png TF-IDF计算公式 最终,单词wTF-IDF计算公式如下: image.png 一个单词TF-IDF值越大,意味着该单词越重要...,也] Step2 分别把每个句子用TF-IDF向量表示 句子1: image.png 句子2: image.png 句子3: image.png 调用gensimTF-IDF模型 先准备好3段文本,...库实现TF-IDF计算 训练模型: # training by TfidfModel in gensim dictionary = corpora.Dictionary(count_list) new_dict...: 0.04106 Word: 场地, TF-IDF: 0.02464 可以看出关键词顺序是和上面gensim算法结果一致,但是TF-IDF大小不同,这是因为gensim算法对TF-IDF

    95220

    【NLP基础】NLP关键字提取技术之LDA算法原理与实践

    相对于监督学习,无监督学习方法就无需标注数据,常用无监督关键词提取算法包括:TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法(LDA、LSA、LSI),现重点介绍LDA算法,其他算法后续再讲....所以LDA核心,其实就是这个公式 P(词 | 文档)=P(词 | 主题)P(主题 | 文档) 实练 上面说了这么多,下面我们通过代码去实现吧,Gensim中有实现好训练方法,直接调用即可。...Gensim是一款开源第三方Python工具包,用于从原始非结构化文本中,无监督地学习到文本隐层主题向量表达。...(object): def __init__(self,doc_list,keyword_num,model='LDA',num_topics=4): #使用gensim接口,将文本转换为向量化表示...self.dictionary=corpora.Dictionary(doc_list) #使用BOW模型向量化 corpus=[self.dictionary.doc2bow

    3.7K20

    实战关键词提取

    比如TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型LDA算法等。...ti 文件数目,如果该词语不在语料库中,就会导致被除数为零,因此一般情况下使用 1+|{j:ti∈dj}|。...基于 LDA 主题模型进行关键词提取 大多数情况,TF-IDF算法和TextRank算法就能满足,但某些场景不能从字面意思提取出关键词,比如:一篇讲健康饮食,里面介绍了各种水果、蔬菜等对身体好处,但全篇未显式出现健康二字...,这种情况前面的两种算法显然不能提取出健康这个隐含主题信息,这时候主题模型就派上用场了。...库完成基于 LDA 关键字提取,如下: import jieba import jieba.analyse as analyse import gensim from gensim import corpora

    79120

    Gensim实现Word2VecSkip-Gram模型简介快速上手对语料进行分词使用gensimword2vec训练模型

    它用于处理原始、非结构化电子文本(“纯文本”),gensim一些算法,如 Latent Semantic Analysis(潜在语义分析)、 Latent Dirichlet Allocation...cut_all=False) word_file.write(" ".join(segment_words)) sentences_file.close() word_file.close() 使用...gensimword2vec训练模型 参考:python初步实现word2vec # 导入包 from gensim.models import word2vec import logging #初始化...,默认window=5 print("输出模型",model) #计算两个单词相似度 try: y1=model.similarity("企业","公司") except KeyError:...n" ) #保存模型 model.save("企业关系.model") WARNING:gensim.models.word2vec:under 10 jobs per worker: consider

    1.4K40

    python之Gensim库详解

    使用TF-IDF模型除了词袋模型,还可以使用TF-IDF模型来表示文档。TF-IDF模型考虑了词频和逆文档频率,从而更好地捕捉单词重要性。...以下是使用TF-IDF模型示例:pythonCopy codefrom gensim.models import TfidfModel# 创建TF-IDF模型tfidf_model = TfidfModel...使用Word2Vec模型除了主题建模,Gensim还提供了Word2Vec模型,用于学习单词分布式表示。Word2Vec模型可以用于词汇相似度计算、词汇嵌入等任务。...模型保存与加载在训练完模型后,你可能想要保存模型以备将来使用Gensim允许你保存模型到磁盘,并在需要时加载模型。...使用FastText模型FastText是一种基于子词词嵌入模型,它比Word2Vec更加强大,尤其适用于处理形态丰富语言。

    2.3K00

    pyLDA系列︱gensim主题模型(Latent Dirichlet Allocation)

    https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79357700 笔者很早就对LDA模型着迷,最近在学习gensim库发现了LDA...Models pyLDA系列模型 解析 功能 ATM模型(Author-Topic Model) 加入监督’作者’,每个作者对不同主题偏好;弊端:chained topics, intruded words...(Latent Dirichlet Allocation) 主题模型 文章主题偏好、单词主题偏好、主题内容展示、主题内容矩阵 DTM模型(Dynamic Topic Models) 加入时间因素,不同主题随着时间变动.../topic_modeling_tutorial/2%20-%20Topic%20Modeling.html . ---- 1 模型需要材料 材料 解释 示例 corpus 用过gensim 都懂 [[...,如果不指定该参数,则不进行任何训练,默认后续会调用 update() 方法对模型语料进行更新 num_topics:需要提取潜在主题数 id2word:用于设置构建模型词典,决定了词汇数量,id2word

    2.7K40

    错误使用tf-idf实例分享

    ,然后使用余弦距离进行相似度计算。...计算公式如下: ---- tf(t,d)=ft,dndtf(t,d)=ft,dndtf(t,d) = \frac{f_{t,d}} {n_d} idf(t,D)=logN|{d∈D:t∈d}|idf(t...错误使用TF-IDF 混淆文本语义表示与视频语义表示 项目需求是计算两个视频相似度,采用视频语义表示是标签化列表。...有人提出方案是将媒体库中所有节目当做文本语料库,将每个节目的tag(即标签化列表)作为文献,其中每个标签作为词,计算每个标签TF-IDF,组成视频向量,最后使用余弦公式计算视频之间相似度。...当与别人意见不一致时,更不可不假思索直接使用博客内容作为自己证明材料,千万铭记,别人不一定是对,我们要以批判角度对待别人东西。在回顾这个内容过程当中,吾亦受益匪浅。

    1.3K30

    python中gensim入门

    每个向量是一个稀疏向量,其中包含了每个单词索引和出现次数。训练和使用文本模型Gensim提供了多种文本模型,如TF-IDF、LSI(Latent Semantic Indexing)等。...pythonCopy codetfidf_model = gensim.models.TfidfModel(bow_corpus)在上述代码中,我们使用TF-IDF模型对文本数据进行训练。...pythonCopy codedoc_vector = tfidf_model[bow_vector]上述代码展示了如何使用TF-IDF模型将一个文本向量转换为TF-IDF向量表示。...主题建模:使用GensimLSI模型和LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,可以发现文档集合中隐藏主题。...关键词提取:使用GensimTF-IDF模型和关键词提取算法,可以提取文本中关键词。文本分类和聚类:将文本向量化后,可以使用机器学习算法对文本进行分类或聚类。

    59320

    数据分析:文本分类

    下面介绍常见特征提取模型:词袋模型TF-IDF模型。在模型提取和分类器模型训练时候,我们会使用scikit-learn函数库。...如果包含词条w文档越少, IDF越大,则说明词条具有很好类别区分能力。 所以TF-IDF实际上是TF * IDF: 如果我们想使用TF-IDF模型来进行计算词向量,并不需要自己手动实现计算。...该模型由谷歌公司在2013年发布,是一个基于神经网络实现使用了连续词袋(Continuous Bag of Words)和skip-gram架构实现。该模型gensim库中已经实现。...Gensim是一款开源第三方Python工具包。...它支持包括TF-IDFLSA,LDA,和word2vec在内多种主题模型算法,支持流式训练,并提供相似度计算,信息检索等一些常用函数,感兴趣读者可以查阅相关资料并且尝试一下。

    35320

    最新顶尖数据分析师必用15大Python库(下)

    所有的构建块都可以为不同任务构建复杂研究系统,例如情绪分析、自动摘要。 13)Gensim 这是一个用于 Python 开源库,实现了用于向量空间建模和主题建模工具。...Gensim 目标是可以应用原始和非结构化数字文本。...Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在 Dirichlet 分配(LDA)等算法,还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec...15)Statsmodels statsmodels 是一个用于 Python 库,正如你可能从名称中猜出那样,其让用户能够通过使用各种统计模型估计方法以及执行统计断言和分析来进行数据探索。...许多有用特征是描述性,并可通过使用线性回归模型、广义线性模型、离散选择模型、稳健线性模型、时序分析模型、各种估计器进行统计。

    1.1K40

    使用BERT升级你初学者NLP项目

    这是发现灾难微博有效方法吗? ? TF-IDF 直觉 使用词袋一个问题是,频繁使用单词(如)在不提供任何附加信息情况下开始占据特征空间。...在TF-IDF中,我们使用词频对单词进行评分,就像在词袋中一样。然后,我们将惩罚所有文档中频繁出现任何单词(如the, and, or)。 我们也可以使用n-grams和TF-IDF。...我们看到使用TF-IDF模型性能上有一个小提升。一般来说,这确实表现得更好,因为我们减少了不附带信息常见词汇。 ? 词嵌入 词袋模型有三个关键问题: 相似的词彼此不相关。...BERT使用“Wordpiece”嵌入(3万单词)和句子嵌入(句子嵌入)来显示单词在哪个句子中,以及表示每个单词在句子中位置位置嵌入(位置嵌入)。然后可以将文本输入BERT。...通过词袋法,我们可以清楚地说出哪些词会影响模型。在BERT模型中,我们可以很容易地说向量中哪个位置影响模型,但是要准确地说每个向量含义需要相当大努力(可能几乎不可能)。

    1.3K40
    领券