TF-IDF 在自然语言处理——词袋模型与向量化中我们讲到在文本挖掘的预处理中，向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理，那么什么是TF-IDF，为什么一般我们要加这一步预处理呢？这里就对TF-IDF的原理做一个总结。 文本向量化特...
如标题，TF-IDF与词集词袋模型都是数据预处理中常用的算法，这里展示一下这两种算法的联合应用。 一. 词集与词袋模型 这个算法的主要作用也就是对文本做单词切分，有点从一篇文章里提取关键词这种意思，旨在用向量来...
...索：文档评分-词项权重计算-向量空间模型 第三部分：tf-idf权重计算 文章目录 tf-idf权重计算权重文档频率dfidf计算举例cf VS df※tf-idf权重
...的词频 transformer = TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值 tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tlist)) #第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵 word=vectorizer....
...90度;如果结果小于0，那么这两个向量的夹角大于90度。 TF-IDF TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
