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  • 文本向量化表示工具,包括词向量化,句子向量化) 特征 文本向量表示 字词粒度,通过腾讯AI Lab开放式的大规模扩展中文 (文件名:light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin密码:tawe),获取字词的word2vec矢量...
  • 文本向量化

    千次阅读 2020-07-18 09:04:04
    文本向量化,就是把文本转化为向量形式。这里用两种方式实现本文向量,一种是TF方式,一种是TF-IDF方式,且这里向量的长度就是字典的长度。 TF就是词频、TF-IDF就是词频-逆频率。关于这两者的介绍已经满大街了,对于...

    前言

    文本向量化,就是把文本转化为向量形式。这里用两种方式实现本文向量,一种是TF方式,一种是TF-IDF方式,且这里向量的长度就是字典的长度。

    TF就是词频、TF-IDF就是词频-逆频率。关于这两者的介绍已经满大街了,对于这两者概念如有不懂,自行百度。

    本文基于python 实现,输入两篇短文本,输出文本向量,并用余弦相似度方式,计算两篇文档的相关性。

    实现

    计算两个向量余弦相似度

    import math
    
    def count_cos_similarity(vec_1, vec_2):
        if len(vec_1) != len(vec_2):
            return 0
    
        s = sum(vec_1[i] * vec_2[i] for i in range(len(vec_2)))
        den1 = math.sqrt(sum([pow(number, 2) for number in vec_1]))
        den2 = math.sqrt(sum([pow(number, 2) for number in vec_2]))
        return s / (den1 * den2)
    

    TF 文本向量及相似性计算

    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    
    sent1 = "the cat is walking in the bedroom."
    sent2 = "the dog was running across the kitchen."
    
    count_vec = CountVectorizer()
    
    sentences = [sent1, sent2]
    print(count_vec.fit_transform(sentences).toarray())
    print(count_vec.get_feature_names())
    
    vec_1 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[0]
    vec_2 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[1]
    
    print(count_cos_similarity(vec_1, vec_2))
    

    结果为:

    [[0 1 1 0 1 1 0 0 2 1 0]
     [1 0 0 1 0 0 1 1 2 0 1]]
    ['across', 'bedroom', 'cat', 'dog', 'in', 'is', 'kitchen', 'running', 'the', 'walking', 'was']
    0.4444444444444444
    

    说明:依次输出每个文本的向量表示、每个维度对应的词语、以及文本余弦相似度。

    TF-IDF 文本向量及相似性计算

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
    sent1 = "the cat is walking in the bedroom."
    sent2 = "the dog was running across the kitchen."
    
    tfidf_vec = TfidfVectorizer()
    
    sentences = [sent1, sent2]
    print(tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray())
    print(tfidf_vec.get_feature_names())
    vec_1 = tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray()[0]
    vec_2 = tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray()[1]
    print(count_cos_similarity(vec_1, vec_2))
    

    结果为:

    [[0.         0.37729199 0.37729199 0.         0.37729199 0.37729199
      0.         0.         0.53689271 0.37729199 0.        ]
     [0.37729199 0.         0.         0.37729199 0.         0.
      0.37729199 0.37729199 0.53689271 0.         0.37729199]]
    ['across', 'bedroom', 'cat', 'dog', 'in', 'is', 'kitchen', 'running', 'the', 'walking', 'was']
    0.28825378403927704
    

    说明:输出同上

    小结

    上文示例中给了两个句子:
      ”the cat is walking in the bedroom.”
      ”the dog was running across the kitchen.”
    这两个句子其实从语义上看特别相似,但是实际得到的相似性却很低~~本质上原因在于两种方式计算的文本向量,都只能衡量文本之间的内容相似度,但难以衡量其中语义相似度。

    这篇文章特别初级,之所以写这篇文章其实还有个原因,是想做个对比—和基于word2vec实现的文本相似性计算进行对比,后者下一篇博文 词语向量化 — word2vec简介和使用 进行介绍的~


    来源于:宇毅

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  • 文本向量化WVTool使用 和 原程序讲解

    热门讨论 2009-09-12 08:50:19
    对于做文本分类的研究者来说,要做的第一步就是要将文本向量化,然后在向量空间中对文本进行研究。这样就出现了一个问题,如何将文本向量化?WVTool是一款开源软件,它主要做文本词频方面的处理,对于实现文本向量化...
  • NLP学习路径(七):NLP文本向量化

    千次阅读 2019-04-10 19:37:17
    1、文本向量化概述 (1)含义 文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段,对文本向量化大部分研究都是通过词向量化实现的。但也有一部分将文章或者...

    1、文本向量化概述

    (1)含义

           文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。词语都是表达文本处理的最基本单元。当前阶段,对文本向量化大部分研究都是通过词向量化实现的。但也有一部分将文章或者句子作为文本处理的基本单元,于是产生了doc2vec和str2vec技术。

    (2)方法

    word2vec(词语),doc2vec(文章),str2vec(句子)

    2、向量化算法 word2vec

    词袋模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法。

    ①John likes to watch movies,Mary likes too.

    ②John also likes to watch football games.

    基于上述两个文档中出现的单词,构造如下词典:

    {"John":1,"likes":2,"to":3,......},该词典中共包含10个单词,每个单词都有一个唯一的索引,那么每个文本我们都可以使用一个10维的向量来表示。

    [1,2,1,1,1.....]

    该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系,而是词典中每个单词在文本中出现的频率。但是这种方法存在如下三个问题:

    1)维度灾难;2)无法保留词序信息;3)存在语义鸿沟的问题

    词向量(doc2vec)技术就是为了利用神经网络从大量无标注的文本中提取有用信息而产生的。因为词袋模型只是将词语符号化,所以词袋模型是不包含任何语义信息的。神经网络词向量模型就是根据上下文与目标词之间的关系进行建模。

    (1)神经网络语言模型(NNML)

    与传统方法估算P(wi|wi-(n-1),...,wi-1)不同,NNLM模型直接通过一个神经网络结构对n元条件概率进行估计。

    NNLM的基本结构图如下所示:

    大致的操作是:从语料库中搜集一系列长度为n的文本序列wi-(n-1),...,wi-1,wi,假设这些长度为n的文本序列组成的集合为D,那么NNLM的目标函数为:

    ∑P(wi|wi-(n-1),...,wi-1),含义为:在输入词序列为wi-(n-1),...,wi-1的情况下,计算目标为wi的概率。

    上图所示的神经网络语言模型是经典的三层前馈神经网络结构,为解决词袋模型数据稀疏的问题,输入层的输入为低维度的、紧密的词向量,输入层的操作就是将词序列wi-(n-1),...,wi-1中的每个词向量按顺序拼接,比如:x=[v(wi-(n-1));...;v(wi-2);v(wi-1)]。在输入层得到x后,将x输入隐藏层得到h,再将h接入输出层得到最后的输出变量y,隐藏层变量h和输出变量y的计算如下所示:

    ①h=tanh(b+Hx)       ②y=b+Uh

    上式中H为输入层到隐藏层的权重矩阵,其维度为|h|*(n-1)|e|;U为隐藏层到输出层的权重矩阵,其维度为|V|*|h|,|V|表示词表的大小;b为模型中的偏置项。NNLM模型中最大的计算量就是隐藏层到输出层的矩阵运算Uh。输出变量y是一个|V|维的向量,该向量的每一个分量依次对应下一个词为词表中某个词的可能性。用y(w)表示有NNML模型计算得到的目标词w的输出量,为保证输出y(w)的表示概率值,需要对输出层进行归一化操作。一般在输出层之后加入softmax函数,将y转化成对应的概率值。

    在相似的上下文语境中,NNML模型可以预测出相似的目标词。输出的y(wi)代表上文出现词序列wi-(n-1),...,wi-1的情况下,下一个词为wi的概率,因此在语料库D中最大化y(wi)是NNML的目标函数,即∑logP(wi|wi-(n-1),...,wi-1)。一般使用随机梯度下降算法对NNML模型进行训练。

    (2)C&W模型

    NNLM模型的目标是构建一个语言概率模型,而C&W则是以生成词向量为目标的模型。C&W模型没有采用语言模型的方式去求解词语上下文的条件概率,而是直接对n元短语打分。

    C&W的核心机理是:如果n元短语在语料库中出现过,那么模型会给该短语打高分,反之短语会得到比较低的评分。结构如下图所示:

    C&W模型需要优化的目标函数为:

    其中(w,c)为从语料库中抽取的n元短语,为保证上下文词数的一致性,n因为奇数;w是目标词;c表示上下文语境;w’是从词典中随机抽取的一个词语。C&W模型采用成对词语的方式对目标函数进行优化。目标函数期望正样本的得分比负样本至少高一分。(w,c)表示正样本,该样本来自语料库;(w',c)表示负样本,负样本是将正样本序列中的中间词替换成其他词得到的。一般,用一个随机的词语替换正确文本序列的中间词,得到新的文本序列基本上都是不符合语法习惯的错误序列,因此这种构造负样本的方法是合理的。同时由于负样本仅仅是修改了正样本的一个词的得来的,故其基本的语境没有改变,不会对分类结果造成太大的影响。

    与NNML模型的目标词在输出层不同,C&W模型的输入层就包含了目标词,其输出层也变为一个节点,该节点输出值的大小代表n元短语的打分高低。

    (3)CBOW模型

    CBOW的模型图如下所示:

    CBOW模型使用一段文本中的中间词作为目标词;同时CBOW模型去掉了隐藏层,大幅提升了运算速率。CBOW模型使用上下文各词的词向量的平均值替代NNML模型各个拼接的词向量。由于CBOW模型去除了隐藏层,所以其输入层就是语义上下文的表示。

     

    上述为CBOW模型对目标词的条件概率计算式。

    CBOW的目标函数与NNML相似,为最大化:

    CBOW的计算流程:

    • 随机生成一个所有单词的词向量矩阵,每一个行对应一个单词的向量
    • 对于某一个单词(中心词),从矩阵中提取其周边单词的词向量
    • 求周边单词的的词向量的均值向量
    • 在该均值向量上使用logistic regression 进行训练,softmax作为激活函数
    • 期望回归得到的概率向量可以与真实的概率向量(即中心词的one-hot编码向量)相匹配

    (4)Skip-gram模型

    Skip-gram模型的结构图同样没有隐藏层,但与CBOW模型输入上下文词的平均词向量不同,Skip-gram模型是从目标词w的上下文中选择一个词,将其词向量组成上下文的表示。

    对整个语料而言,Skip-gram模型的目标函数为最大化:

    CBOW的目标是根据上下文来预测当前词语的概率,且上下文所有的词对当前词出现的概率影响的权重是一样的。Skip-gram刚好相反,其实根据当前词语来预测上下文概率的。

    3、向量化算法doc2vec/str2vec

    word2vec基于分布假说理论可以很好地提取词语的语义信息,利用word2vec技术计算词语间的相似度有非常好的效果。同时其也用于计算句子或者其他长文本间的相似度,其一般的做法是:对文本分词后,提取其关键词,用词向量表示这些关键词,接着对关键词向量求平均或者将其拼接,最后利用词向量计算文本间的相似度。但是这种方法丢失了文本中的语序信息。

    doc2vec技术存在两种模型:DM;DBOW。分别对应word2vec技术中的CBOW和Skip-gram模型。DM模型试图预测给定上下文中某单词出现的概率,只不过DM模型的上下文不仅包括上下文单词而且还包括相应的段落。DBOW则在仅给定段落向量的情况下预测段落中一组随机单词的概率。

    (1)DM

    与CBOW模型相比,DM模型增加了一个与词向量长度相等的段向量,DM模型结合词向量和段向量预测目标词的概率分布。在训练的过程中,DM模型增加了一个paragraph id,它也是先映射成一个向量,即paragraph vector(矢量)。虽然paragraph vector和word vector的维数相等,但是代表两个不同的向量空间。在后面的计算中,paragraph vector和word vector累加或者拼接,将其输入softmax层。在一个句子或者文档的训练过程中,paragraph id不变,共享者同一个paragraph vector,相当于每次在预测单词的概率时,都利用了整个句子的语义。在预测阶段,给待预测的句子新分配一个paragraph id,重新利用随机梯度下降法训练待预测的句子,带误差收敛后,就得到待预测句子的paragraph vector。

    (2)DBOW模型

    DM模型通过段落向量和词向量相结合的方式预测目标词的概率分布,而DBOW模型的输入只有段落向量,它通过一个段落向量预测段落中某个随机词的概率分布。

    4、实战:将网页文本向量化

     

    参考:《pytho自然语言处理实战 核心技术与算法》 

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  • 文本向量化——基于TF-IDF词袋模型的文本向量化方法 点这里,上一篇文章——基于高频词汇的文本向量化方法 1、解释TF-IDF词袋模型 TF:词频 IDF:逆向文件频率 举例子解释:假如有一个包含100篇文章的文本集合,里面...

    文本向量化——基于TF-IDF词袋模型的文本向量化方法

    点这里,上一篇文章——基于高频词汇的文本向量化方法
    点这里,利用TF-IDF,基于支持向量机模型对两万条新闻进分类

    1、解释TF-IDF词袋模型
    TF:词频
    IDF:逆向文件频率

    举例子解释:假如有一个包含100篇文章的文本集合,里面包含关于足球、汽车、服饰三个大类的文章,我们对这100篇进行分类。
    显然,关于这三大类不同的文章都有各自的特征词,这些特征词会在归属类出现频率高,却在另外两类不出现或者偶尔出现。例如,足球新闻里面,足球、队员、守门员、前锋、后卫 等关键词出现频率或者出现几率高,而在汽车和服饰两类文章中出现几率十分小。为了描述这两个特征,就引进了TF和IDF

    TF就是记录某些词语在一篇文章中的频率,IDF就是记录某些词语在所有文章中出现的比例。以“守门员”一词为例,它在足球类新闻中TF值会较高,在其他新闻TF值很低;IDF0值=含有“守门员”的新闻数 / 总新闻数。(实际上IDF计算不是这样的,为了好理解,待会我再进一步修改和解释,这里用IDF0表示以示区别)

    假设每篇文章有50个词,“守门员”出现5次,则在这篇文章中“守门员”的TF值=0.1;又假设100篇文章中一共30篇文章出现“守门员”,则这篇文章中“守门员”的IDF0=0.3. 可以看出,同一个词在不同文章中TF可能不同,但IDF0都相同;也可以看出“守门员”这个词的IDF0值越等于足球类文章在文本总集合中的比例,因为有关足球的文章中几乎都会出现“守门员”一词。
    当然,通过以上分析知道,一个词的TF越大、IDF越小,它越有特征。TF大好理解,那么IDF小为什么越小越好呢?比如“的”这个词基本上出现在所有文章中,它的IDF是1,当然没有特征意义啦。

    TF-IDF值就是TF和IDF0的结合值,由于一个越大越好、一个越小越好,直接让他们相乘是不合适的,IDF0值得变个形式,IDF=ln(1/IDF0), 这样得到得IDF就是越大越好了。TF-IDF=TF*IDF, 其值越大、反应这个词的特征越强。

    2、TF-IDF是这样一个矩阵
    列数是总文本集中出现的所有单词数,每列对应一个单词;行数是文章总数(这里我假设是100),每一行代表一篇文章。每一行的元素,就是这篇文章每个词语的TF-IDF值(当然,没有出现的单词TF=0,TF-IDF也等于0了)
    这样就得出了一个总文本的特征矩阵,每一行就代表这一篇文章的特征量。

    3、当然,文本要进行预处理,文章分词、去停用词等

    4、具体的python使用可以直接利用sklearn库

    
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer
    train_texts = open('train_contents.txt', encoding='utf-8').read().split('\n') #读取文件内容
    train_labels = open('train_labels.txt', encoding='utf-8-sig').read().split('\n')
    test_texts = open('test_contents.txt', encoding='utf-8').read().split('\n')
    test_labels = open('test_labels.txt', encoding='utf-8-sig').read().split('\n')
    all_text = train_texts + test_texts  #由于训练集和测试集分开提取特征会导致两者的特征空间不同,所以用训练集和测试集共同提取特征
    
    count_v0 = CountVectorizer()  #初始化CountVectorizer
    counts_all = count_v0.fit_transform(all_text)  #从数据集提取特征向量
    count_v1 = CountVectorizer(vocabulary=count_v0.vocabulary_)
    counts_train = count_v1.fit_transform(train_texts)  #从训练集提取特征向量
    print("the shape of train is "+repr(counts_train.shape)) 
    count_v2 = CountVectorizer(vocabulary=count_v0.vocabulary_)
    counts_test = count_v2.fit_transform(test_texts)  #从测试集提取特征向量
    print("the shape of test is "+repr(counts_test.shape))
    tfidftransformer = TfidfTransformer() #初始化TfidfTransformer
    train_data = tfidftransformer.fit(counts_train).transform(counts_train) #将counts_train矩阵变换为归一化的TF-IDF矩阵
    test_data = tfidftransformer.fit(counts_test).transform(counts_test) #将counts_test矩阵变换为归一化的TF-IDF矩阵
    
    
    
    
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  • 主要为大家详细介绍了Python文本特征抽取与向量化算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 文本向量化 2.1 词集模型和词代模型 2.2 n-gram 2.3 TF-IDF 2.4 word2vec 2.5 主题词模型 3. 总结 1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. ...

    0. 目录

     


    1. 文本相似度计算-文本向量化

    2. 文本相似度计算-距离的度量

    3. 文本相似度计算-DSSM算法

    4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法

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    1.前言

    在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性。

    有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析;另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配)。

    而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以及经典的主题模型或者利用词向量将文本抽象为向量表示,再通过特征向量之间的欧式距离或者皮尔森距离进行度量。本文将对NLP中文本相似度计算第一步文本向量化做一个简述。

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    2. 文本向量化

    无论文本式中文还是英文,我们首先要把它转化为计算机认识的形式。转化为计算机认识的形式的过程叫文本向量化。

    向量化的粒度我们可以分为几种形式:

    1. 以字或单词为单位,中文就是单个字,英文可以是一个单词。
    2. 以词为单位,就需要加入一个分词的过程。分词算法本身是一个NLP中重要的基础课题,本文不详细讲解。
    3. 以句子为单位,提炼出把一句话的高层语义,简而言之就是寻找主题模型。当然如果我们已经拿到了一句话的所有词的向量,也可以简单的通过取平均活着其他方式来代表这个句子。

    下面我们主要介绍以词为单位的文本向量化方法,词集模型、词代模型、n-gram、TF-IDF、word2vec。和以句子为单位的主题模型,LSA、NMF、pLSA、LDA等。

    2.1 词集模型和词代模型

    词集模型和词代模型都是将所有文本中单词形成一个字典vocab,然后根据字典来统计单词出现频数。不同的是:

    • 词集模型是单个文本中单词出现在字典中,就将其置为1,而不管出现多少次。
    • 词代模型是单个文本中单词出现在字典中,就将其向量值加1,出现多少次就加多少次。

    词集模型和词代模型都是基于词之间保持独立性,没有关联为前提。这使得其统计方便,但同时也丢失了文本间词之间关系的信息。

    2.2 n-gram

    n-gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为n的滑动窗口操作,形成了长度是n的字节片段序列。

    以“我爱中国”为例:

    一元模型(unigram model)分为“我”“爱”“中”“国”

    二元模型(bigram model)分为“我爱”“爱中”“中国”

    三元模型(trigram model)分为“我爱中”“爱中国”

    以此类推,分好词后,就可以像词代模型的处理方式,按照词库去比较句子中出现的次数。n-gram能够比较好的记录句子中词之间的联系,n越大句子的完整度越高,但是随之而来的是词的维度成指数级增长。所以一般取n=2,n=3。

    2.3 TF-IDF

    TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写,即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成,TF和IDF。

    前面的TF也就是我们前面说到的词频,我们之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计,并作为文本特征,这个很好理解。关键是后面的这个IDF,即“逆文本频率”如何理解。前面,我们讲到几乎所有文本都会出现的"的"其词频虽然高,但是重要性却应该比词频低的"西瓜"和“中国”要低。我们的IDF就是来帮助我们来反应这个词的重要性的,进而修正仅仅用词频表示的词特征值

    所以一个词的定量化表示比较合理的是(词频X词的权重)。

     

    TF−IDF(x)=TF(x)∗IDF(x)TF−IDF(x)=TF(x)∗IDF(x)

    2.4 word2vec

    word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具,它的特点是将所有的词向量化,这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系,挖掘词之间的联系。word2vec一般有CBOW和Skip-Gram模型。

    CBOW模型的训练输入是某一个特征词的上下文相关的词对应的词向量,而输出就是这特定的一个词的词向量。通过深度学习训练出相应的固定维度的词向量。Skip-Gram模型和CBOW模型反一反,输入是中心词,输出是上下文。

    2.5 主题词模型

    设想一下一个问题,如果我有两个文本,分别是“星期天”和“周日”,从词的角度,它们没有相交的词,那它们用统计词频的方法就会比较难处理。但是这两个词,我们一看就知道意思完全一样的。这里就可以用主题模型对它们进行处理,假设我们找到它们的2个隐含主题“假期”,“休息”,然后计算它们和隐含主题间的距离的相似度。

    主题模型主要有以下几种,LSA、NMF、pLSA、LDA。

    • LSA是通过奇异值分解的方式把文本分解成如下,UilUil 对应第ii个文本和第ll个主题的相关度。VjmVjm对应第jj个词和第mm个词义的相关度。ΣlmΣlm对应第ll个主题和第mm个词义的相关度。

     

    Am×n≈Um×kΣk×kVTk×nAm×n≈Um×kΣk×kVk×nT

    • NMF虽然也是矩阵分解,它却使用了不同的思路,它的目标是期望将矩阵分解为两个矩阵。这样速度更快,而且不会出现LSA中相关度为负数的情况,可解释性强。

      Am×n≈Wm×kHk×nAm×n≈Wm×kHk×n

    • pLSA可以从概率的角度解释了主题模型
      1. 按照概率p(dm)p(dm)选择一篇文档dmdm
      2. 根据选择的文档dmdm,从从主题分布中按照概率p(zk|dm)p(zk|dm)即(θmzθmz)选择一个隐含的主题类别zkzk
      3. 根据选择的主题zkzk, 从词分布中按照概率p(wj|zk)p(wj|zk)即(φzwφzw)选择一个词wjwj

     

    • LDA模型考虑了主题概率分布的先验知识,比如文本中出现体育主题的概率肯定比哲学主题的概率要高,这点来源于我们的先验知识。具体我们以后的文章再讨论。

     

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    3. 总结

    本文主要介绍了文本相似度计算的第一步,文本的向量化。向量化好后,我们就可以通过一些常用的距离计算公式计算文本之间的相似度。

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  • 使用 TF-IDF 算法将文本向量化

    千次阅读 2019-06-08 22:02:21
    使用 TF-IDF 算法将文本向量化 理解 TF-IDF 算法 TF-IDF 算法 TF-IDF 算法通过分配权重来反映每个词的重要程度,根据权重对一篇文章中的所有词语从高到低进行排序,权重越高说明重要性越高,排在前几位的词就可以...
  • word2vec学习笔记之文本向量化概述

    千次阅读 2020-01-25 14:59:53
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  • TF-IDF文本向量化

    千次阅读 2019-12-30 20:26:35
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  • 1. 文本向量化特征的不足  在将文本分词并向量化后,我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量,比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中,我们将下面4个短文本做了词频统计: corpus=[&...
  • CBOW程序流程.vsdx(文本向量化算法CBOW可编辑Visio文件)
  • python_NLP实战之文本向量化

    千次阅读 2018-10-30 11:43:41
    实战:网页文本向量化 1、词向量的训练 1.1 中文语料预处理 将xml->txt 繁->简 利用结巴进行分词 # -*- coding: utf-8 -*- from gensim.corpora import WikiCorpus import jieba from langconv ...
  • 于是,文本向量化便是对文本处理的关键一步,所谓文本向量化就是将文本转化为数值型张量的过程。他有多种实现方式: 将文本分割成单词,将每个单词转化为一个向量 将文本分割成字符,将每个字符转化为一个向量 提取...
  • 7. 文本向量化

    2019-01-01 14:08:36
    基于神经网络的文本向量化方法:word2vec 词向量算法和 doc2vec 文本向量化算法 本章要点:1. 7.1 文本向量化概述
  • 文本向量化的方法

    万次阅读 2017-02-10 16:54:40
    向量空间模型(Vector Space Model)[3],又称词袋...词向量化就是把每个词都用一个向量来表示,真是把计算机的最后一滴血榨干啊。但是不得不说这是个天才的做法。因为想到是容易的,我也想到了,但是做到这么好还真
  • 本节主要讨论三种方法实现中文文本向量化,编程环境python3.6. TF 词频的方法 TFIDF 词频-逆文档频率 Word2Vec 第一种TF方式,即是基于词频的方式,举一个最简单的例子: 1:今天天气不错! 2:今天天气很好。 ...

空空如也

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文本向量化

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