* Récupérez-vous les appareils directement à domicile ?
J’ai un ensemble de données textuelles que j’ai prétraité : [...]
J’ai un ensemble de données textuelles que j’ai prétraité : j’ai supprimé la ponctuation, mis tout en minuscules et tokenisé chaque texte. Maintenant, je veux calculer la similarité cosinus entre ces documents pour identifier ceux qui se ressemblent le plus sémantiquement. Plus précisément, j’aimerais utiliser la représentation TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) pour vectoriser mes documents.
Je me demande comment implémenter cela efficacement en Python. Est-ce que vous pourriez me fournir un code exemple utilisant une bibliothèque comme scikit-learn pour :
- Calculer la matrice TF-IDF à partir de mes documents tokenisés ?
- Calculer la similarité cosinus entre les vecteurs TF-IDF résultants ?
- Identifier les paires de documents les plus similaires, idéalement avec un seuil de similarité que je pourrais ajuster ?
En plus, est-ce qu’il y a des optimisations possibles si mon ensemble de données est très volumineux (par exemple, des centaines de milliers de documents) pour rendre le calcul de la similarité cosinus plus rapide et moins gourmand en mémoire ? Est-ce qu’il serait judicieux d’utiliser des techniques comme la LSA (Latent Semantic Analysis) ou le Hashing sensible à la localité (LSH) dans ce cas, et si oui, comment les intégrer dans le code?
J’apprécierais grandement un exemple de code clair et commenté qui illustre l’ensemble de ces étapes. Merci!
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