手軽にTF/IDFを計算するモジュール - download_takeshi’s diary
情報検索の分野でよく使われるアルゴリズムで「TF/IDF」というものがあります。 ドキュメントの中から「特徴語」を抽出する、といったような用途でよく使われています。 TF/IDFアルゴリズムのくわしい解説はこことかここを見てください。 今回はこのTF/IDFの計算を「簡単」に実現するためのperlモジュールをCPANに上げましたので、ご紹介します。なまえはLingua::JA::TFIDFといいます。 Lingua::JA::TFIDF - TF/IDF calculator based on MeCab. http://search.cpan.org/~miki/Lingua-JA-TFIDF TF/IDF実装の困りどころ TF/IDFの実装を試みた方であればわかると思うのですが、実際にやろうとすると、TF（Term Frequency）の計算はなんら難しくありませんが、IDF（Inve
ベクトル空間モデル
0.1 ベクトル空間モデル 重み付けと最大頻度での正規化 (Croft) tfji 最良優先検索 検索結果として得られた文書集合にも、質問 への適合の度合は一様ではない。最良優先検 索は、適合の度合によって検索結果の文書集 合を順位付けておく方法である。利用者には 上位 から順 に提示す ることに なる。これ に よって、完 全一 致検 索の 欠 点を 克服 して お り、最近 では よく 使わ れ るよ うに なって き た。最 良優先 検索のモ デルには 確率モデ ル (Robertson & Jones, 1976)、拡張ブーリア = K f (i; + (1 0 K ) maxreqreqj()i; j ) f i;j log および文書におけるターム数で正規化 (Harman) log2(f req (i; j ) + 1) tf = log2 (文書j 中のター
きまぐれ日記: キーワード抽出: tf-idf の意味づけ
単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
Vector space model - Wikipedia
Vector space model or term vector model is an algebraic model for representing text documents (or more generally, items) as vectors such that the distance between vectors represents the relevance between the documents. It is used in information filtering, information retrieval, indexing and relevancy rankings. Its first use was in the SMART Information Retrieval System.[1] Definitions[edit] In thi
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MySQLでTF-IDFの計算、あと2つのベクトルの内積の計算 (2006-12-19)
LuceneとSennaの比較：スコア計算 | 関口宏司のLuceneブログ
http://nlp.nagaokaut.ac.jp/~sekiguti/doc/pdf/tfidf/tfidf/tfidf.html
