Présentation de l'article：Cet article présente une méthode de mesure de la similarité textuelle à l'aide de TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) et de la similarité cosinus. TF-IDF attribue des poids aux mots en fonction de leur fréquence et de leur rareté dans le corpus, tandis que la similarité cosinus

2024-10-23 commentaire 0  344

Présentation de l'article：La différence entre le coefficient Kappa et TF-IDF : 1. Champ d'application ; 2. Méthode de calcul ; 3. Focus ; 5. Traitement des données déséquilibrées ; Introduction détaillée : 1. Domaines d'application, le coefficient Kappa est principalement utilisé pour l'évaluation des performances dans les problèmes de classification, tandis que TF-IDF est principalement utilisé pour l'extraction de mots clés et le calcul de poids dans la recherche d'informations et l'exploration de texte 2. Méthode de calcul, calcul du coefficient Kappa basé ; sur la matrice de confusion, une valeur comprise entre -1 et 1 est obtenue grâce à une série d'étapes de calcul, etc.

2023-12-26 commentaire 0  1092

Présentation de l'article：Cet article explique comment calculer la similarité entre deux documents texte à l'aide des vecteurs TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) et de la similarité cosinus. Il fournit des extraits de code Python utilisant scikit-learn pour les fichiers texte généraux

2024-10-23 commentaire 0  439