TFIDF java实现 可运行多文件语料库 亲测可行 语料库为《人民日报》相关权威新闻

关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点，在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据，首先对数据进行数据清理，去除其中的噪声数据，然后对每篇新闻进行数据结构解析，在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重，综合考虑这些权重计算出词语的综合权重，以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比，发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法，与专家标注比较接近，值得推广应用。

实现关键字提取，可识别中文、英文，用C++实现方法齐全。用到数据挖掘中的技术构造。

JAVA文本聚类 K-MEANS TFIDF 纯JAVA源代码，可运行。

基于Hadoop的文本相似度计算的代码 是用TFIDF 和向量空间模型，IKAnlayze来弄的 有代码，只是用来参考的 只是一个算法的演示，用于保存，以后查看的

网络爬虫 具有相关检查的爬虫，对每个页面（URL）均使用TFIDF和余弦相似度方法

Big_Data_Project-伪造新闻检测 在这个项目中，我们展示了使用机器学习算法进行文本分类。 我们致力于对给定的新闻文章是假的还是真实的进行分类。 数据清理和预处理： 删除了文本中的特殊字符拼写检查了所有文档删除了停用词对文档进行矢量化处理。 向量化 对于矢量化，我们使用了-计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器。 分类 对于分类目的，我们使用了：多项朴素贝叶斯，支持向量机（LinearSVC），PassiveAgressiveClassifier。 我们比较了矢量化器和分类器的性能。 最后，我们使用集成模型来获得更高的精度。 我们使用scikit-learn最大投票分类器

textclassify 利用bow（词袋特征）、tfidf、word2vec进行中文文本分类 下图为部分数据集 第一列为分类标签，第二列为文本数据，是关于七类文学作品的简介 requirements gensim sklearn bow accuracy=0.918533,precision=0.918528,recall=0.918533,f1=0.918515 tfidf accuracy = 0.931081, precision = 0.931091, recall = 0.931081, f1 = 0.931071 word2vec accuracy = 0.573359, precision = 0.565731, recall = 0.573359, f1 = 0.567236

ChineseSimilarity-gensim-tfidf """ 基于gensim模块的中文句子相似度计算 思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """ 可直接运行ChineseSimilartyCaculation.py stopwords.txt为中文停用词表

外国金融发展基金会 在Python中从头开始实现TF-IDF 词频：总结给定单词在文档中出现的频率。 反向文档频率：降低文档中出现的大量单词的比例。 该博客解释了代码