下面是一段文档的向量化的程序，且未经停用词过滤from sk... was very famous的向量为
举一反三
- 中国大学MOOC: 下面是一段文档的向量化的程序，且未经停用词过滤from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus = [Jobs was the chairman of Apple Inc., and he was very famous,I like to use apple computer,And I also like to eat apple] vectorizer =CountVectorizer()print(vectorizer.vocabulary_)print(vectorizer.fit_transform(corpus).todense()) #转化为完整特征矩阵已知print(vectorizer.vocabulary_)的输出结果为：{uand: 1, ujobs: 9, uapple: 2, uvery: 15, ufamous: 6, ucomputer: 4, ueat: 5, uhe: 7, uuse: 14, ulike: 10, uto: 13, uof: 11, ualso: 0, uchairman: 3, uthe: 12,
- 中国大学MOOC:下面是一段文档的向量化的程序，且未经停用词过滤fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizercorpus=[JobswasthechairmanofAppleInc.,andhewasveryfamous,Iliketouseapplecomputer,AndIalsoliketoeatapple]vectorizer=CountVectorizer()print(vectorizer.vocabulary_)print(vectorizer.fit_transform(corpus).todense())#转化为完整特征矩阵已知print(vectorizer.vocabulary_)的输出结果为：{uand:1,ujobs:9,uapple:2,uvery:15,ufamous:6,ucomputer:4,ueat:5,uhe:7,uuse:14,ulike:10,uto:13,uof:11,ualso:0,uchairman:3,uthe:12,uinc:8,uwas:16}.则最后一条print语句中文档D1，即JobswasthechairmanofAppleInc.,andhewasveryfamous的向量为
- 文档检索的向量空间模型是指将文档用向量表示，通过向量的计算来反映文档之间的相似度
- 设向量的模为1,的模为2,且向量与的夹角为,若向量与向量垂直,则系数等于.8a1af16d5881cf33e34ed126bb0f89a9.png5aa1d487f8e32e088d0a81e308cbe029.png8a1af16d5881cf33e34ed126bb0f89a9.png5aa1d487f8e32e088d0a81e308cbe029.png6d6efd2f9de80e5dad58d4337baa4bae.pngb14d4bd1277b9b2dbc60dfc4992df69f.pnga3195f6b6ca830c02ca7cbd1ee526817.png6ff5b363e0e3045dea2ba8301604b85f.png
- 关于文档的向量表示模型，采用深度学习中的词向量表示模型和传统的单纯基于词频向量表示方法的区别的描述错误的是 A: 传统文档的表示一般采用词袋BOW模型，表示为高维向量 B: 深度学习中的词向量表示模型通常是一种低维度向量 C: 深度学习中的词向量表示模型存在的一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象 D: 传统方法中词向量表示模型存在一个突出问题就是“词汇鸿沟”现象