Posts Recentes:

Você é mais negro que o ChatGPT? Faça este teste para descobrir

A agência de publicidade criativa McKinney desenvolveu um...

Google anuncia Gemma: IA de código aberto compatível com laptop

O Google lançou um modelo de linguagem grande...

Amazon lançará ‘loja especial’ de moda de valor na Índia

A Amazon está se preparando para fazer outra...

Script Python: analisando similaridade de conteúdo por meio do método cosseno


Podemos representar este texto como um vetor como:

[0.2, 0.1, 0.0, 0.5, 0.05, 0.15]

O que esse vetor significa?

Cada número no vetor representa a importância de uma palavra do texto:

0.2 -> o (muito importante)

0.1 -> gato (importante)

0,0 -> é (não é importante)

0,5 -> brincando (muito importante)

etc.

Portanto, os vetores são impressões digitais numéricas do texto do documento.

O vetorizador TF-IDF pega o texto e o converte neste formato vetorial automaticamente.

Então podemos comparar vetores usando similaridade de cosseno para ver quão “alinhados” os documentos de texto estão com base em suas representações vetoriais.

A determinação de quais palavras são importantes e quais números atribuir é a tarefa principal do TF-IDF Vectorizer.

Deixe-me explicar em alto nível como ele decide isso:

TF-IDF significa Frequência de Termo – Frequência Inversa de Documento. Ele analisa duas coisas:

Frequência do Prazo: Com que frequência esta palavra aparece no documento? Mais aparências significa que provavelmente é mais relevante.

Frequência inversa do documento: Quão comum ou rara é esta palavra em todos os documentos? Palavras raras são mais informativas.

Por exemplo:

“o” aparece duas vezes neste breve texto, portanto tem uma frequência de alto prazo. Mas também é muito comum em inglês, portanto, baixo IDF.

“brincar” aparece apenas uma vez, mas é comparativamente raro em comparação com outras palavras.

Com base nesses dois valores, o TF-IDF atribui uma pontuação final a cada palavra como seu valor vetorial.

Portanto, palavras como “o” e “é” obtêm valores mais baixos, mesmo que sejam de alta frequência, uma vez que não são muito discriminativas. Palavras como substantivos normalmente obtêm valores mais altos.

Em essência, o TF-IDF detecta quais palavras caracterizam e distinguem este trecho de texto.

Os valores reais do vetor vêm da matemática relacionada nas frequências dos termos e nas frequências dos documentos. Mas, esperançosamente, isso dá uma ideia de como decide a importância!

Para calcular a similaridade de conteúdo, a similaridade de cosseno é confiável?

Últimas

Você é mais negro que o ChatGPT? Faça este teste para descobrir

A agência de publicidade criativa McKinney desenvolveu um...

Google anuncia Gemma: IA de código aberto compatível com laptop

O Google lançou um modelo de linguagem grande...

Amazon lançará ‘loja especial’ de moda de valor na Índia

A Amazon está se preparando para fazer outra...

WhatsApp adiciona suporte de formatação para listas, citações em bloco e código embutido

O WhatsApp disse hoje que está lançando uma...

Assine

spot_img

Veja Também

Você é mais negro que o ChatGPT? Faça este teste para descobrir

A agência de publicidade criativa McKinney desenvolveu um...

Google anuncia Gemma: IA de código aberto compatível com laptop

O Google lançou um modelo de linguagem grande...

Amazon lançará ‘loja especial’ de moda de valor na Índia

A Amazon está se preparando para fazer outra...

WhatsApp adiciona suporte de formatação para listas, citações em bloco e código embutido

O WhatsApp disse hoje que está lançando uma...
spot_img

Você é mais negro que o ChatGPT? Faça este teste para descobrir

A agência de publicidade criativa McKinney desenvolveu um jogo de perguntas chamado “Você é mais negro que ChatGPT?” para esclarecer o preconceito...

Google anuncia Gemma: IA de código aberto compatível com laptop

O Google lançou um modelo de linguagem grande de código aberto baseado na tecnologia usada para criar o Gemini que é poderoso, porém...

Amazon lançará ‘loja especial’ de moda de valor na Índia

A Amazon está se preparando para fazer outra tentativa de entrar no setor de rápido crescimento do comércio eletrônico de moda e estilo...