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学习笔记: LSI关键词

关于LSI关键词,各个大佬们是各执一词,认为SEO不重要的/不重要的重量级人物都有。但是我个人是宁可信其有,所以这里理清LSI的概念、重要性, 以及初步的寻找LSI关键词的方式。LSI概念及其重要性。 LSI Latent Semantic Indexing&a…

隐性语义索引 LSI

隐性语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI ),有的文章也叫Latent Semantic Analysis(LSA )。其实是一个东西,后面我们统称LSI ,它是一种简单实用的主题模型。它是一种利用奇异值分解(SVD )方法获得在文本中…

LSI的实现

LSI(潜在语义索引)的python实现 本篇博客记录两种LSI的python实现,一种利用gensim,一种利用sklearn。 使用到的函数工具 def get_data(intro_list):# 中文预处理new_list []for intro in intro_list:new_list.append(format_st…

【NLP自然语言处理】LSI/LSA原理介绍

文本挖掘中,主题模型。聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离,曼哈顿距离的大小聚类等。 而主题模型,顾名思义,就是对文字中隐含主题的一种建模方法。比如从“人民的名义”和“达康书…

STM32F4 LSI的配置

今天配置了一下F4的RTC使用了LSI,但是原来使用的是LSE ,这就造成了一直无法初始化 初始化代码如下 u8 My_RTC_Init(void) { RTC_InitTypeDef RTC_InitStructure; RTC_TimeTypeDef RTC_TimeStruct2; u16 retry0X1FFF; char BUFF[50]{&qu…

LSI

目录 算法步骤 优缺点 优点 缺点 适用场景 实现目的 上下游算法 上游 下游 算法步骤 1.构建词-文档矩阵(TF-IDF)。 2.利用SVD进行降维(k维)。 3.计算降维后的词-文档矩阵。 4.文档相似度&#x…

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