正如标题所述:是否与use_idf = false countvectorizer相同tfidfvectorizer？如果不是为什么不呢？
那么这也意味着添加tfidftransformer这里是多余的吗？
vect = CountVectorizer(min_df=1)
tweets_vector = vect.fit_transform(corpus)
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(tweets_vector)
tweets_vector_tf = tf_transformer.transform(tweets_vector)
我有一个场景,我从互联网上检索信息/原始数据,并将它们放入各自的json或.txt文件中.
从那以后,我想通过使用tf-idf来计算每个文档中每个术语的频率及其余弦相似度.
例如:有50个不同的文档/文本文件,包含5000个单词/字符串,每个我想从第一个文档/文本中取出第一个单词,并比较所有总共250000个单词找到它的频率然后对第二个单词和等等所有50个文件/文本.
每个频率的预期输出将是0 -1
我怎么能这样做.我一直指的是sklear包,但是大多数只包含每个比较中的几个字符串.
information-retrieval nltk tf-idf python-2.7 cosine-similarity