1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

使用 I2S 并行模式 DMA 驱动 HUB75 LED 显示器的 ESP32 (esp-idf) 组件 介绍 这是用于ESP32的 ESP-IDF [1] 的 LED 显示屏组件。 它可用于驱动 HUB75 LED 显示器（又名“Px 显示器”）。 它目前适用于以下显示器：32x16 1/8 扫描、32x32 1/16 扫描、64x32 1/16 扫描和 64x64 1/32 扫描。 它目前不适用于 32x16 1/4 扫描、32x32 1/8 扫描、64x32 1/8 扫描。 有关 API，请参阅 。 此代码用于将 ESP32 直接连接到显示器（可能通过电平转换器或缓冲器）。 引脚配置可通过 sdkconfig（“make menuconfig”）获得。 有关默认值，请参阅 。 有关的更多信息、概念和代码来源的参考以及版权和许可信息，请参见 。 示例目录中有一个示例（ ）。

基于python的英文文档集上的tf、idf和tf_idf图像绘制，完整代码，博客详见：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/120442166

主要为大家详细介绍了TF-IDF与余弦相似性的应用，找出相似文章，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

1 TF-IDF TF-IDF是英文Term Frequency–Inverse Document Frequency的缩写，中文叫做词频-逆文档频率。 一个用户问题与一个标准问题的TF-IDF相似度，是将用户问题中每一词与标准问题计算得到的TF-IDF值求和。计算公式如下： TF-IDF算法，计算较快，但是存在着缺点，由于它只考虑词频的因素，没有体现出词汇在文中上下文的地位，因此不能够很好的突出语义信息。 import numpy as np class TF_IDF_Model(object): def __init__(self, documents_list):

ESP32 S3下oled屏幕驱动，C语言，ESP-idf 4.4，复制一个example工程，放在main路径下即可

以微博为代表的社交平台是信息时代人们必不可少的交流工具.挖掘微博文本数据中的信息对自动问答、舆情分析等应用研究都具有重要意义.短文本数据的分类研究是短文本数据挖掘的基础.基于神经网络的Word2vec模型能很好的解决传统的文本分类方法无法解决的高维稀疏和语义鸿沟的问题.本文首先基于Word2vec模型得到词向量，然后将类别因素引入传统权重计算方法TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）设计词向量权重，进而用加权求和的方法得到短文本向量，最后用SVM分类器对短文本做分类训练并且通过微博数据实验验证了该方法的有效性.

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