如何解决是否存在用于通过熵增强tf-idf的Python代码?
我想在Python上运行tf-idf的增强版,以某种方式包括熵,并将其应用于文本分类。
到目前为止,我已经找到了一篇论文(https://www.cse.iitk.ac.in/users/kripa/smerp2018/samujjwalGhosh.pdf,其中有一个github,但不幸的是我无法打开链接),他们在其中为每个项t ^ i计算熵,然后对归一化熵进行计算,通过简单的乘法修改tf-idf:BoostedTfIdf(t ^ i)= TfIdf(t ^ i)* NormalizedEntropy(t ^ i)
由于我不熟悉Python,有没有一种方法可以轻松编写代码?还是您知道我该如何使用熵以其他方式(通过代码)增强信息?
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