- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
// Calculating term frequency
System.out.println("Please enter the required word :");
Scanner scan = new Scanner(System.in);
String word = scan.nextLine();
String[] array = word.split(" ");
int filename = 11;
String[] fileName = new String[filename];
int a = 0;
int totalCount = 0;
int wordCount = 0;
for (a = 0; a < filename; a++) {
try {
System.out.println("The word inputted is " + word);
File file = new File(
"C:\\Users\\user\\fypworkspace\\TextRenderer\\abc" + a
+ ".txt");
System.out.println(" _________________");
System.out.print("| File = abc" + a + ".txt | \t\t \n");
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
totalCount = 0;
wordCount = 0;
Scanner s = new Scanner(file);
{
while (s.hasNext()) {
totalCount++;
if (s.next().equals(array[i]))
wordCount++;
}
System.out.print(array[i] + " ---> Word count = "
+ "\t\t " + "|" + wordCount + "|");
System.out.print(" Total count = " + "\t\t " + "|"
+ totalCount + "|");
System.out.printf(" Term Frequency = | %8.4f |",
(double) wordCount / totalCount);
System.out.println("\t ");
}
}
} catch (FileNotFoundException e) {
System.out.println("File is not found");
}
}
System.out.println("Please enter the required word :");
Scanner scan2 = new Scanner(System.in);
String word2 = scan2.nextLine();
String[] array2 = word2.split(" ");
int numofDoc;
for (int b = 0; b < array2.length; b++) {
numofDoc = 0;
for (int i = 0; i < filename; i++) {
try {
BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(
"C:\\Users\\user\\fypworkspace\\TextRenderer\\abc"
+ i + ".txt"));
int matchedWord = 0;
Scanner s2 = new Scanner(in);
{
while (s2.hasNext()) {
if (s2.next().equals(array2[b]))
matchedWord++;
}
}
if (matchedWord > 0)
numofDoc++;
} catch (IOException e) {
System.out.println("File not found.");
}
}
System.out.println(array2[b]
+ " --> This number of files that contain the term "
+ numofDoc);
double inverseTF = Math.log10((float) numDoc / numofDoc);
System.out.println(array2[b] + " --> IDF " + inverseTF );
double TFIDF = (((double) wordCount / totalCount) * inverseTF );
System.out.println(array2[b] + " --> TFIDF " + TFIDF);
}
}
嗨,这是我计算术语频率和 TF-IDF 的代码。第一个代码计算给定字符串的每个文件的术语频率。第二个代码应该使用上面的值计算每个文件的 TF-IDF。但我只收到一个值。它应该为每个文档提供 TF-IDF 值。
术语频率的输出示例:
输入的单词是“is”
<小时/>|文件 = abc0.txt |
是 ---> 字数 = |2|总计数 = |150|词频 = | 0.0133 |
输入的单词是“is”
<小时/>|文件 = abc1.txt |
是 ---> 字数 = |0|总计数 = |9|词频 = | 0.0000 | 0.0000
TF-IDF
是 --> 包含术语 7 的文件数量
是 --> IDF 0.1962946357308887
是 --> TFIDF 0.0028607962606519654 <<< 我想每个文件得到一个值,意味着我有 10 个文件,它应该为每个不同的文件提供 10 个不同的值。但是,它只打印一个结果。有人可以指出我的错误吗?
最佳答案
您希望每个文件重复的 println 语句是
double TFIDF = (((double) wordCount / totalCount) * inverseTF );
System.out.println(array2[b] + " --> TFIDF " + TFIDF);
但它包含在单个循环中
for (int b = 0; b < array2.length; b++)
仅。如果要为每个文件打印此行,则必须在所有文件上用另一个循环包围此语句。
由于这是家庭作业,我不会包含最终的代码,但给你另一个提示:你还在 TFIDF 的计算中包含了变量 wordCount 和totalCount。但这些对于每个文件名/单词对来说都是唯一的。因此,您不仅需要保存一次,还需要保存每个文件名/单词,或者在最终循环中再次重新计算它们。
关于java - 为什么我只得到一个 TF-IDF 结果?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/5281476/
在 Tensorflow(从 v1.2.1 开始)中,似乎有(至少)两个并行 API 来构建计算图。 tf.nn 中有函数,如 conv2d、avg_pool、relu、dropout,tf.laye
我正在处理眼睛轨迹数据和卷积神经网络。我被要求使用 tf.reduce_max(lastconv, axis=2)代替 MaxPooling 层和 tf.reduce_sum(lastconv,axi
TensorFlow 提供了 3 种不同的数据存储格式 tf.train.Feature .它们是: tf.train.BytesList tf.train.FloatList tf.train.In
我正在尝试为上下文强盗问题 (https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part
我在使用 Tensorflow 时遇到问题: 以下代码为卷积 block 生成正确的图: def conv_layer(self, inputs, filter_size = 3, num_filte
我正在将我的训练循环迁移到 Tensorflow 2.0 API .在急切执行模式下,tf.GradientTape替换 tf.gradients .问题是,它们是否具有相同的功能?具体来说: 在函数
tensorflow 中 tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)) 的目的是什么? 更多上下文:
我一直在努力学习 TensorFlow,我注意到不同的函数用于相同的目标。例如,为了平方变量,我看到了 tf.square()、tf.math.square() 和 tf.keras.backend.
我正在尝试使用自动编码器开发图像着色器。有 13000 张训练图像。如果我使用 tf.data,每个 epoch 大约需要 45 分钟,如果我使用 tf.utils.keras.Sequence 大约
我尝试按照 tensorflow 教程实现 MNIST CNN 神经网络,并找到这些实现 softmax 交叉熵的方法给出了不同的结果: (1) 不好的结果 softmax = tf.nn.softm
其实,我正在coursera上做deeplearning.ai的作业“Art Generation with Neural Style Transfer”。在函数 compute_layer_styl
训练神经网络学习“异或” 我正在尝试使用“批量归一化”,我创建了一个批量归一化层函数“batch_norm1”。 import tensorflow as tf import nump
我正在尝试协调来自 TF“图形和 session ”指南以及 TF“Keras”指南和 TF Estimators 指南的信息。现在在前者中它说 tf.Session 使计算图能够访问物理硬件以执行图
我正在关注此处的多层感知器示例:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples我对函数 tf.nn.softmax_cross_entropy
回到 TensorFlow = 2.0 中消失了。因此,像这样的解决方案...... with tf.variable_scope("foo"): with tf.variable_scope
我按照官方网站中的步骤安装了tensorflow。但是,在该网站中,作为安装的最后一步,他们给出了一行代码来“验证安装”。但他们没有告诉这段代码会给出什么输出。 该行是: python -c "imp
代码: x = tf.constant([1.,2.,3.], shape = (3,2,4)) y = tf.constant([1.,2.,3.], shape = (3,21,4)) tf.ma
我正在尝试从 Github 训练一个 3D 分割网络.我的模型是用 Keras (Python) 实现的,这是一个典型的 U-Net 模型。模型,总结如下, Model: "functional_3"
我正在使用 TensorFlow 2。我正在尝试优化一个函数,该函数使用经过训练的 tensorflow 模型(毒药)的损失。 @tf.function def totalloss(x): x
试图了解 keras 优化器中的 SGD 优化代码 (source code)。在 get_updates 模块中,我们有: # momentum shapes = [K.int_shape(p) f
我是一名优秀的程序员,十分优秀!