文件名称：新闻隔离器
文件大小：1.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 23:28:31
Python
新闻隔离器 在这个项目中，我使用TF-IDF语言模型的概念来检测新文章的主题（给出了文章的摘要）。 TF-IDF->术语频率逆文档频率是一种数字统计量，用于指示单词对文档集合或语料库中的每个文档的重要性。 词频：单词在文档中出现的频率。 这与单词袋的字数相同。 反向文档频率：这是一个单词在整个语料库中出现的频率的度量。 通过惩罚整个语料库中出现的单词分数，tf-idf可以更好地了解单词对语料库特定文档的重要性。 tf-idf分数：每个文档的tf-idf分数，表示该单词与特定文档的相关性。 tf-idf分数越高，表示该术语对相应文档而言越重要。 使用的库： Pandas：pandas是一个Python软件包，提供快速，灵活和富于表现力的数据结构，旨在使使用“关系”或“标签”数据既简单又直观。 sklearn：用于预测数据分析的简单有效的工具 CountVectorizer：返回每个
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News-Segregator-master
----README.md(2KB)
----News Segregator()
--------news_detector_results.pdf(1.06MB)
--------preprocessing.py(1KB)
--------Main.py(3KB)
--------articles.py(11KB)