У меня есть предложения, сохраненные в виде строк, извлеченных из документа. Я хочу применить стандартное косинус-сходство к предложениям. Как мне это сделать?Матрица вероятности перехода для предложений
-1
A
ответ
0
У вас уже есть formula on wikipedia. Каждое из Ai
- это слово, поэтому сначала вам нужно вычислить частоту слов в вашем документе. Вы должны иметь возможность создать карту вхождения слов. Затем вы представляете каждое предложение вектором слов, и вы можете применить формулу.
0
Прежде всего, прочитать о Term-Document matrix
Затем идут для вычисления косинуса с помощью Cosine Similarity calculator
Если вы заинтересованы в добыче текста, а затем пойти на SVD и, наконец, Latent Semantic Analysis
Смежные вопросы
- 1. Q переходная матрица перехода
- 2. Поиск предложений для представления данных распределения вероятности
- 3. Как программировать в Matlab для получения матрицы вероятности перехода?
- 4. Векторизованной матрица перехода снижение
- 5. Matlab матрица перехода
- 6. Вероятностная матрица перехода
- 7. Матрица перехода KalmanFilter (6,2,0)
- 8. матрица перехода абсорбировать высокого порядка марковской цепи
- 9. Матрица перехода доступа из объекта markovchainFit
- 10. Скрытая марковская модель Вероятность вероятности Ковариация - это единичная матрица?
- 11. Как найти матрицу вероятности конечного состояния-перехода цепи Маркова (FSMC)
- 12. pocketsphinx_continuous crashes при «чтении матриц вероятности перехода HMM»
- 13. Структура данных для предложений предложения предложений
- 14. Диаграмма классов для вероятности
- 15. Анализ вероятности для блэкджека
- 16. Является ли их алгоритмом для разбора предложений с использованием вероятности bigram?
- 17. Оценка вероятности для классификации нескольких классов в libsvm для matlab
- 18. Алгоритм для выделения предложений?
- 19. Quick Regex для предложений
- 20. Python для сокращения предложений?
- 21. REGEX для отдельных предложений
- 22. Матрица смешения участка
- 23. Матрица SVG для Android Графическая матрица
- 24. Матрица Матрица Матрица умножения C++
- 25. Распределение вероятности со временем?
- 26. Карта вероятности для семантического segmantion
- 27. Какой классификатор WEKA для вероятности?
- 28. Матллаб для распределения вероятности распределения
- 29. Сохранение вероятности для значения hashmap
- 30. Квадратурные процедуры для плотности вероятности