tfidfjava的简单介绍

admin 2023-03-20 20:05:08 263

本篇文章给大家谈谈tfidfjava，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要
2、数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识？
3、数据挖掘工程师一般都做什么？
4、java 如何统计txt文本中的总词数不是总字数呀 TF–IDF 公式中需要用到
5、java中对于嵌套map，如何循环赋值？如图的bug有什么解决方法
6、请问matlab进行故障树分析软件开发的方法

如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要

应用1：关键词自动生成

核心思想是对于某个文档中的某个词，计算其在这个文档中的标准化TF值，然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里，标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果，并避免某些极端情况的出现。这个词的TF-IDF值便等于TF*IDF。对于这个文档中的所有词计算它们的TF-IDF值，并按照由高到低的顺序进行排序，由此我们便可以提取我们想要的数量的关键词。

TF-IDF的优点是快捷迅速，结果相对来说比较符合实际情况。缺点是当一篇文档中的两个词的IDF值相同的时候，出现次数少的那个词有可能更为重要。再者，TF-IDF算法无法体现我词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。存在的解决办法是对文章的第一段和每段的第一句话给予比较大的权重。

应用2：计算文本相似度

明白了对于每个词，如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值，那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。要计算两个文本的相似度，只需要计算余弦即可，余弦值越大，两个文本便越相似。

应用3：自动摘要

2007年，美国学者的论文A Survey on Automatic Text Summarization总结了目前的自动摘要算法，其中很重要的一种就是词频统计。这种方法最早出自1958年IBM公司一位科学家的论文The Automatic Creation of Literature Abstracts。这位科学家认为，文章的信息都包含在句子中，有的句子包含的信息多，有的句子包含的信息少。自动摘要就是找出那些包含信息最多的句子。那么句子的信息量怎么衡量呢？论文中采用了关键词来衡量。如果包含的关键词越多，就说明这个句子越重要，这位科学家提出用Cluster的来表示关键词的聚集。所谓簇，就是包含多个关键词的句子片段。

以第一个图为例，其中的cluster一共有7个词，其中4个是关键词。因此它的重要性分值就等于(4*4)/7=2.3。然后，找出包含cluster重要性分值最高的句子（比如5句），把它们合在一起，就构成了这篇文章的自动摘要。具体实现可以参见Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites（O'Reilly, 2011）一书的第8章，Python代码见github。这种算法后来被简化，不再区分cluster，只考虑句子包含的关键词。伪代码如下。

Summarizer(originalText, maxSummarySize):

// 计算文本的词频，生成一个列表，比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]

wordFrequences = getWordCounts(originalText)

// 过滤掉停用词，列表变成[(3, 'language'), (8, 'code')...]

contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)

// 按照词频的大小进行排序，形成的列表为['code', 'language'...]

contentWordsSortbyFreq = sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)

// 将文章分成句子

sentences = getSentences(originalText)

// 选择关键词首先出现的句子

setSummarySentences = {}

foreach word in contentWordsSortbyFreq:

firstMatchingSentence = search(sentences, word)

setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)

if setSummarySentences.size() = maxSummarySize:

break

// 将选中的句子按照出现顺序，组成摘要

summary = ""

foreach sentence in sentences:

if sentence in setSummarySentences:

summary = summary + " " + sentence

return summary

类似的算法已经被写成了工具，比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。

数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识？

1. 工程能力

（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

推荐书籍：《C++ primer plus 》

（ 2 ）开发平台： Linux ；

建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

推荐书籍：《Linux 私房菜》

（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；

建议：多敲代码，多刷题；

推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》

（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

2. 算法能力

（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；

建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；

3. 业务经验

（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

数据挖掘工程师一般都做什么？

数据挖掘工程师是做什么的？

数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。

数据挖掘往往与机器学习离不开。比如分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测、神经网络、深度学习等。

数据挖掘 = 业务知识 + 自然语言处理技术（ NLP ） + 计算机视觉技术（ CV ） + 机器学习 / 深度学习（ ML/DL ）

（ 1 ）其中业务知识具体指的是个性化推荐，计算广告，搜索，互联网金融等； NLP ， CV 分别是处理文本，图像视频数据的领域技术，可以理解为是将非结构化数据提取转换成结构化数据；最后的ml/dl 技术则是属于模型学习理论；

（ 2 ）在选择岗位时，各个公司都没有一套标准的称呼，但是所做的事情无非 2 个大方向，一种是主要钻研某个领域的技术，比如自然语言处理工程师，计算机视觉工程师，机器学习工程师等；一种是将各种领域技术应用到业务场景中去解决业务需求，比如数据挖掘工程师，推荐系统工程师等；具体的称呼不重要，重要的是平时的工作内容；

PS ：在互联网行业，数据挖掘相关技术应用比较成功的主要是推荐以及计算广告领域，而其中涉及到的数据主要也是文本，所以 NLP 技术相对来讲比较重要，至于 CV 技术主要还是在人工智能领域（无人车，人脸识别等）应用较多，本人了解有限，相关的描述会较少；

数据挖掘岗位需要具备的3 种基本能力

1. 工程能力

（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指 Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；

建议： MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；

推荐书籍：《 C++ primer plus 》

（ 2 ）开发平台： Linux ；

建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；

推荐书籍：《 Linux 私房菜》

建议：多敲代码，多上 OJ 平台刷题；

推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》

（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型， java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；

建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；

推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》

2. 算法能力

（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ， LDA ）；

3. 业务经验

（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；

推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》

（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

想要学习数据挖掘的话可以看一下这篇文章《AI时代就业指南：数据挖掘入门与求职》

java 如何统计txt文本中的总词数不是总字数呀 TF–IDF 公式中需要用到

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数/文章的总词数

或者：

词频(TF)=某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词的出现次数

逆文档率：

TF-IDF：

TF-IDF=词频(TF)*逆文档率(IDF)

TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。

java中对于嵌套map，如何循环赋值？如图的bug有什么解决方法

可以分开，我帮你写一个，发不出来 public class Test {public static void main(String[] args) {List list = new ArrayList();int a = 1;int b = 2;String key = "";String value = "";for (int i = 0; i 50; i++) {HashMap map = new HashM

java,嵌套,map,循环,赋值

请问matlab进行故障树分析软件开发的方法

[faulttree.rar] - 简单的故障分析树程序，能够分析输入等式生成树形图形，有计算最小割集功能

[textcluster.rar] - 文本聚类算法源码，包含tf.idf计算的实现，采用java语言编写

[FTAhuizhitu..rar] - 故障树的画图方法实例，可一用来进行故障树的画图的学习，便于学习画图

[main_danyi.rar] - 一个单一故障树分类的小程序，里面全是单一的故障树，用来做分类

[MATLAB.zip] - 基于T-S门故障树的液压系统故障诊断研究

[Fault-Tree.zip] - 求故障树的 1）对偶树； 2）最小割级和最小路集； 3）假定底事件的故障概率已知，求顶事件发生的概率； 4）求底事件的结构重要度、概率重要度和关键重要度。

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