Referencia de la Clase vsm.model.tf.TfMulti

Diagrama de herencias de vsm.model.tf.TfMulti

Diagrama de colaboración para vsm.model.tf.TfMulti:

Métodos públicos
def	__init__
def	corpus
def	corpus
def	V
def	V
def	train
Métodos públicos heredados desde vsm.model.tf.TfSeq
def	__init__
def	train
Métodos públicos heredados desde vsm.model.base.BaseModel
def	__init__
def	save

Atributos públicos
	V
	corpus
	matrix
Atributos públicos heredados desde vsm.model.tf.TfSeq
	context_type
	corpus
	docs
	V
	matrix
Atributos públicos heredados desde vsm.model.base.BaseModel
	matrix
	context_type

Otros miembros heredados
Métodos públicos estáticos heredados desde vsm.model.base.BaseModel
def	load

Descripción detallada

Trains a term-frequency model. 

In a term-frequency model, the number of occurrences of a word
type in a context is counted for all word types and documents. Word
types correspond to matrix rows and documents correspond to matrix
columns.

The data structure is a sparse integer matrix.

:See Also: :class:`vsm.model.base.BaseModel`, :class:`vsm.corpus.Corpus`,
    :class:`scipy.sparse.coo_matrix`

Documentación del constructor y destructor

def vsm.model.tf.TfMulti.__init__	(		self,
			corpus = None,
			context_type = None
	)

Initialize TfMulti.

:param corpus: A Corpus object containing the training data
:type corpus: Corpus, optional
    
:param context_type: A string specifying the type of context over which
    the model trainer is applied.
:type context_type: string, optional

Documentación de las funciones miembro

def vsm.model.tf.TfMulti.train	(		self,
			n_proc = 2
	)

Takes a number of processes `n_proc` over which to map and reduce.

:param n_procs: Number of processors.
:type n_procs: int

---

La documentación para esta clase fue generada a partir del siguiente fichero:

• vsm/vsm/model/tf.py