import java.util.TreeSet;public class Article { //保存文章的内容 String content;//保存分割后的单词集合 String[] rawWords;//保存统计后的单词集合 String[] words;//保存单词对应的词频 int[] wordFreqs;//构造函数,输入文章内容 //提高部分:从文件中读取 public Article() { content = ...
TF-IDF=词频(TF)*逆文档率(IDF)TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。
本文从Linux shell、Hadoop MapReduce、Spark等多款引擎及计算方法对文本词频进行统计与分析。实验数据来源于The Blog Authorship Corpus,总计约一亿个英文词汇,文件数据总量为807M,经过处理后用于词频统计。词频统计方法比较 实验中采用Linux shell、Hadoop MapReduce、Scala编程、Spark RDD编程及Spark Streami...
词频统计对于揭示语言使用特点和风格至关重要。首先,需对文本进行准确分词,这是词频统计的关键步骤。目前分词技术丰富多样,不赘述。推荐使用完美双数组TRIE树专利算法进行词频统计。此算法效率极高,常规算法的十倍以上,且在处理大规模数据时,统计算法的性能保持亚线性增长,避免指数级增长,适合二次开发。
分词准确率高。Jcseg:Java实现的分词器,采用mmseg算法,支持自定义词库、拼音标注、英文混合词识别等。friso:C语言开发的分词器,支持UTF-8编码,mmseg算法准确率高,易于集成到其他程序中。以上这些工具各有特点,根据项目需求和平台选择适合的中文分词工具,可以大大提高文本处理的效率和准确性。