建立实验环境 1个安装python（2.7） 2安装点： 2.1下载pip 2.2解压缩后，安装指令python setup.py install 2.3 pip升级python -m pip install --upgrade pip 2.4 pip安装扩展包pip install jieba（这里以jieba包为例），如果速度较慢，可转换内部的阿里源，即pip install jieba -i --trusted-host mirrors.aliyun.com 3安装pycharm 4使用GitHub获取代码 4.1安装git 4.2登陆自己的GitHub账号，找到自己的项目，（别人的需要先fork过来，也可以直接git clone xxx，或者直接下载zip包放进pycharm） 4.3：pycharm，首先设置git的位置及github账号，点击Test都通过后继续，依次在菜单栏上单击，从版本控制GitHub上进行VCS检出，登陆自己的账号后选择相应的项目，得到代码。 4.4（更新fork的项目到最新的版本）同步叉子 5 ipython协同开发环境 5.

文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。 本节将介绍两种实现：基于sklearn  和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import re import jieba import pickle import logging import numpy

含27篇300词左右的英语文章txt文件

实现基于TF-IDF算法抽取，对关键词进行抽取的算法，程序

关键词提取TF-IDF算法综述，TFIDF词频逆文档频率是关键词提取常用算法，本文是对该方法全面的综述

TFIDF_cpp TF-IDF在C ++中的实现 需要修改函数loadData()以适合实际情况。 两种版本的输出 Eigen::MatrixXf对象。 std::vector>对象。 / lyric_similarity 在音乐歌词相似度计算中使用TF-IDF。 单线程和多线程版本。 用g ++编译单线程版本 g++ -std=c++0x -Wall -o lyricSimilarity lyricSimilarity.cpp -static-libstdc++ 编译多线程版本 g++ -std=c++0x -Wall -o lyricSimilarity_multithreading lyricSimilarity_multithreading.cpp -static-libstdc++ -lpthread

TF-IDF的java实现，eclipse工程，直接可用

入围不当的候选者和可能错过的候选者只是意味着与不正确的关键字相关联的不当简历。 这些天来，由于对文本分类的兴趣日益浓厚，对文件分类的研究越来越多，而文本分类已成为在线文本和文档的主要贡献者。 机器可以使用专家系统来处理人员对细节进行分类的重复任务，该专家系统可以正确捕获和识别文本，然后将其分类为已定义的不同类别。 在对数据进行预处理之后，对贝努利的朴素贝叶斯，多项朴素贝叶斯，随机森林，线性SVM和LSVM进行了比较分析，并在前30个具有不同参数的Job Listing数据集上进行了弹性惩罚分类，因此我们能够分析具有不同密度和科目的类中不同术语之间的依赖关系。 评估了准确性，并且LSVM根据提交的查询在对职称进行分类时提供了最佳准确性，并且能够对55000个样本实现96.25％的准确性。

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