記事の紹介：この記事では、TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) とコサイン類似度を使用してテキストの類似性を測定する方法を紹介します。 TF-IDF は、コーパス内の単語の頻度と希少性、コサイン類似性に基づいて単語に重みを割り当てます。

2024-10-23 コメント 0  340

記事の紹介：カッパ係数と TF-IDF の違い: 1. 適用分野; 2. 計算方法; 3. 焦点; 4. 適用可能なシナリオ; 5. 不平衡データの処理; 6. 結果の解釈。詳細な紹介: 1. 応用分野、カッパ係数は主に分類問題の性能評価に使用され、TF-IDF は主に情報検索やテキストマイニングにおけるキーワード抽出と重み計算に使用されます; 2. 計算方法、カッパ係数の計算に基づいています混同行列では、一連の計算ステップなどを経て、-1 から 1 までの値が得られます。

2023-12-26 コメント 0  1089

記事の紹介：この記事では、TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) ベクトルとコサイン類似度を使用して 2 つのテキスト ドキュメント間の類似性を計算する方法について説明します。両方の一般的なテキスト ファイルに対して scikit-learn を使用した Python コード スニペットを提供します。

2024-10-23 コメント 0  437