API tools faq
paste
Advertisement
RobertDeMilo

мое красивое решение count в counte как устроены шаблоны

RobertDeMilo
Oct 22nd, 2023
54
0
Never
Add comment
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
C++ 5.34 KB | None | 0 0
raw download clone embed print report
  1. #include <iostream>
  2. #include <algorithm>
  3. #include <vector>
  4. #include <cmath>
  5. #include <map>
  6.  
  7. using namespace std;
  8.  
  9. //Задание
  10. //Реализуйте шаблонную функцию ComputeTfIdfs, которая вычисляет TF - IDF заданного слова для каждого документа из набора.
  11. //Первый параметр documents — контейнер документов.циклом for (const auto& document : documents) можно перебрать все документы в нём, а в каждом документе — все слова.Тип слова, документа и набора документов может быть произвольным — ваша функция должна быть готова к любым, если есть возможность итерирования.
  12. //Гарантируется, что и набор документов, и каждый отдельный документ имеют методы begin, end и size.Например, документом может быть строка, а словом — символ.
  13. //Второй параметр term — слово, у которого нужно вычислить TF - IDF.Его тип совпадает с типом слов, которые получаются при итерировании по документу.
  14. //Функция должна вернуть вектор вещественных чисел, который совпадает по длине с количеством документов.В первом элементе должен лежать TF - IDF слова term для первого документа, в последнем элементе — TF - IDF слова term для последнего документа.
  15. //Напоминаем, что TF - IDF — это произведение TF и IDF.TF слова term в документе — доля слов документа, совпадающих с term.IDF вычисляется для слова независимо от конкретного документа и равен логарифму(функция log из <cmath>) от documents.size() / document_freq, где знаменатель — это количество документов, содержащих term.
  16. //Пример из тренажёра должен вывести 0.081093 0.101366 0.
  17.  
  18.  
  19. template <typename Documents, typename Term>
  20. vector<double> ComputeTfIdfs(const Documents& documents, const Term& term)
  21. {
  22.     vector<double> relevances;
  23.  
  24.     map<int, double> ID_TF;
  25.  
  26.     int counter = 0;
  27.  
  28.     for (const auto& document : documents)
  29.     {
  30.         double TF = 1.0 * count(document.begin(), document.end(), term) / document.size();
  31.  
  32.         ID_TF[counter] = TF;
  33.  
  34.         ++counter;
  35.     }
  36.                                                                           *Важно именно auto для шаблонной функции!*
  37.                                                                                *********************************************************************************************************************
  38.     double IDF = log(1.0 * documents.size() / (count_if(documents.begin(), documents.end(), [term](const auto& doc)
  39.         {
  40.             return count(doc.begin(), doc.end(), term);
  41.         }
  42.     )));
  43. *********************************************************************************************************************
  44.     for (const auto& [id, TF] : ID_TF)
  45.     {
  46.         relevances.push_back(TF * IDF);
  47.     }
  48.  
  49.     return relevances;
  50. }
  51.  
  52. int main()
  53. {
  54.     const vector<vector<string>> documents = {
  55.         {"белый"s, "кот"s, "и"s, "модный"s, "ошейник"s},
  56.         {"пушистый"s, "кот"s, "пушистый"s, "хвост"s},
  57.         {"ухоженный"s, "пёс"s, "выразительные"s, "глаза"s},
  58.     };
  59.     const auto& tf_idfs = ComputeTfIdfs(documents, "кот"s);
  60.  
  61.     for (const double tf_idf : tf_idfs)
  62.     {
  63.         cout << tf_idf << " "s;
  64.     }
  65.     cout << endl;
  66.     return 0;
  67. }
  68. *********************************************************************************************************************
  69. Авторское решение
  70. #include <algorithm>
  71. #include <cmath>
  72. #include <iostream>
  73. #include <vector>
  74.  
  75. using namespace std;
  76.  
  77. template <typename Documents, typename Term>
  78. vector<double> ComputeTfIdfs(const Documents& documents, const Term& term) {
  79.     vector<double> tf_idfs;
  80.  
  81.     int document_freq = 0;
  82.     for (const auto& document : documents) {
  83.         const int freq = count(document.begin(), document.end(), term);
  84.         if (freq > 0) {
  85.             ++document_freq;
  86.         }
  87.         tf_idfs.push_back(static_cast<double>(freq) / document.size());
  88.     }
  89.  
  90.     const double idf = log(static_cast<double>(documents.size()) / document_freq);
  91.     for (double& tf_idf : tf_idfs) {
  92.         tf_idf *= idf;
  93.     }
  94.  
  95.     return tf_idfs;
  96. }
  97.  
  98. int main() {
  99.     const vector<vector<string>> documents = {
  100.         {"белый"s, "кот"s, "и"s, "модный"s, "ошейник"s},
  101.         {"пушистый"s, "кот"s, "пушистый"s, "хвост"s},
  102.         {"ухоженный"s, "пёс"s, "выразительные"s, "глаза"s},
  103.     };
  104.     const auto& tf_idfs = ComputeTfIdfs(documents, "кот"s);
  105.     for (const double tf_idf : tf_idfs) {
  106.         cout << tf_idf << " "s;
  107.     }
  108.     cout << endl;
  109.     return 0;
  110. }
  111.  
  112.  
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement
Public Pastes
Advertisement
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy.  OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!