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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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1回答

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動的にTF-IDFを実行したい

ganariya

総合スコア50

スクレイピング

スクレイピングとは、公開されているWebサイトからページ内の情報を抽出する技術です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2019/10/15 02:41

編集2019/10/16 02:13

前提・実現したいこと

現在、リアルタイムにページのクローリングをしながらその都度TF-IDF値などで文書間の類似度を求めたいと考えています。

具体的にはページAに、ページBへのリンクがあったとき、
ページBをスクレイピングしたのちに
ページAとページBの類似度を求めたいと考えています。

発生している問題

当然ですが、オリジナルのTF-IDFでは予め文書数$N$がわかっていて、その上で文書を解析します。
しかし、今回ではリアルタイムにスクレイピングしながら、その都度ページ間の類似度を求めたいと考えています。

質問

動的にクローリングしながら、TF-IDFを計算することは可能でしょうか。
また、このようなことは、動的TF-IDF + cos類似度 または Doc2Vecで可能なのでしょうか。
ヒントをいただけると幸いです。

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quickquip

2019/10/15 03:21

質問が書かれていないので編集していただければと思います。
guest

回答1

0

ベストアンサー

十分に膨大なコーパスから予め単語ごとのIDFを計算しておきます。

TFは文書から数えれば良いので、あとはIDFさえわかれば「静的に」新規文書のTFIDFを計算できます。

投稿2019/10/15 03:23

hayataka2049

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