コサイン類似度
コサイン類似度について 概要 コサイン類似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、文書同士を比較する際に用いられる類似度計算手法。 コサイン類似度は、そのまま、ベクトル同士の成す角度の近さを表現するため、三角関数の普通のコサインの通り、1に近ければ類似しており、0に近ければ似ていないことになる。 だいたいは、tf-idfの値で計算を用いて計算される場合が多いと思います。 コサイン類似度計算式 以下の式で計算できる。 正規化された単位ベクトルについての計算は、以下で可能。 計算例 正規化後の値 ターム 文書1 文書2 文書3
Named-entity recognition - Wikipedia
"Named entities" redirects here. For HTML, XML, and SGML named entities, see List of XML and HTML character entity references. Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify named entities mentioned in unstructured text into pre-defined categories such as p
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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自然言語処理 100本ノック - Google 検索
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