句子的转移概率矩阵计算
我将句子存储为从文档中提取的字符串。我想将标准余弦相似度应用于句子。我该如何去做呢？
I have sentences stored as strings extracted from a document. I want to apply standard cosine similarity to sentences. How do i go about doing it?
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评论（2）
好吧，您已经在维基百科上有了公式。每个
Ai都是一个单词，因此首先您需要计算文档中单词的频率。您需要能够创建单词出现的地图。然后，您用单词向量表示每个句子，并且可以应用该公式。Well you already have the formula on wikipedia. Each of the
Aiis a word so first you need to compute the frequency of words in your document . You need to be able to create a map of word occurrences. Then you represent each sentences by a vector of words and you can apply the formula.首先，阅读 Term-Document 矩阵
然后，使用 < 进行余弦计算a href="http://appliedsoftwaredesign.com/cosineSimilarityCalculator.php" rel="nofollow">余弦相似度计算器
如果您对文本挖掘感兴趣，那么请使用 SVD 最后 潜在语义分析
First of all, read about Term-Document matrix
Then, go for the Cosine calculation using Cosine Similarity calculator
If you are interested in text mining, then go for SVD and finally Latent Semantic Analysis