utworzone przez Przemek | sty 28, 2021 | NLP
sklearn-TF-IDF Tf-idf — metoda liczenia wagi terminów w oparciu o ich częstość w dokumencie (tf, term frequency) oraz ich rozkład w całym korpusie (idf, inverse document frequency). Wagi Tf-idf faworyzują słowa występujące w niewielu dokumentach, ponieważ mają większą...
utworzone przez Przemek | sty 26, 2021 | NLP
nltk-n-gramy N-gramy to sekwencje następujących po sobie elementów. N = ilość elementów występujacych w sekwencji: 1-gram — unigram, 2-gram — bigram, 3-gram — trigram, 4-gram, 5-gram, itd. In [1]: tokens = "W tym zdaniu jest kilka wyrazów o różnej długości".split(" ")...
utworzone przez Przemek | gru 27, 2020 | NLP
sklearn-wektoryzacja Technika reprezentująca kolekcję dokumentów w postaci wektorów o stałej długości¶ In [4]: from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() import spacy nlp = spacy.load('pl_core_news_sm') In [5]:...
utworzone przez Przemek | gru 27, 2020 | NLP
spaCy_po_polsku-bag-of-words Bag-of-words (BoW) – technika uproszczonej reprezentacji tekstu. Polega na przekształeceniu sekwencji segmentów do policzonego zbioru segmentów. Kolejność segmentów nie ma znaczenia. Głównym zastosowaniem jest odwzorowanie...
utworzone przez Przemek | gru 27, 2020 | NLP
nltk-bag-of-words Bag-of-words (BoW) – technika uproszczonej reprezentacji tekstu. Polega na przekształeceniu sekwencji segmentów do policzonego zbioru segmentów. Kolejność segmentów nie ma znaczenia. Głównym zastosowaniem jest odwzorowanie podobieństwa...