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斯坦福NLP笔记71 —— Term-Document Incidence Matrices

陈清扬
 陈清扬
发布于 2014/07/22 11:20
字数 144
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这一节主要讲的是Term-Document矩阵的稀疏性(sparsity)

考虑这样一个大的文本集collection:

一共有N=100万篇文档,平均每篇文档包含一千个词,存下这些文档大约需要6GB的空间,这还好。

但是当你要存下Term-Document矩阵的时候,文档集一共使用过的不同的词汇是50万,所以你的矩阵是:50万×100万,这是不可接受的。但由于这个矩阵非常稀疏,所以只存“1”就可以了。

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陈清扬
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