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  • 一、文本分词将需要进行分析的文本进行分词(英文直接按照空格分隔词汇,中文则需通过分词工具分隔之后,把词之间加上空格)二、去停用词在文本中可以发现类似”the”、”a”等词的词频很高,但是这些词并不能表达文本...

    一、文本分词

    将需要进行分析的文本进行分词(英文直接按照空格分隔词汇,中文则需通过分词工具分隔之后,把词之间加上空格)

    二、去停用词

    在文本中可以发现类似”the”、”a”等词的词频很高,但是这些词并不能表达文本的主题,我们称之为停用词。

    对文本预处理的过程中,我们希望能够尽可能提取到更多关键词去表达这句话或文本的中心思想,因此我们可以将这些停用词去掉后再编码。

    三、将词编号

    按照词频(次出现的频率)进行倒序编号,如英文中一篇文章出现最多的应该是“a”,“the”等词汇(假设‘a’出现次数大于‘the’),则把“a”编号为“1”,‘the’编号为“2”,以此类推。

    这样在文本中出现过的词都会有自己特有的编号。对每个词编码之后,每句话中的每个词就可以用对应的编码表示,即每条文本已经转变成一个向量了。

    四、文本长度统一

    对每个词编码之后,每条文本中的每个词就可以用对应的编码表示,即每条文本已经转变成一个向量。但是,由于文本的长度不唯一,需要将每条文本的长度设置一个固定值。

    假设每个句子的长度都固定为100,如果长度大于100,则将超过的部分截掉;如果小于100,则在最前面用0填充。

    五、将词编码转化为词向量

    在神经网络中一般要将文本转化成矩阵进行计算,单单将文本转化为向量还是不够,所以需要将每个词编码转化成词向量。

    此步骤一般先使用“one-hot”编码方式编码,这样就会将一条文本转化为一个n*n的矩阵(n表示文本中出现的不同的词个数)。然后通过神经网络的训练迭代更新得到一个合适的权重矩阵(具体实现过程可以参考skip-gram模型),行大小为n,列大小为词向量的维度(小于n)。

    至此已经将文本数据预处理完毕,将每个影评样本转换为一个数字矩阵,矩阵的每一行表示一个词向量。

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  • 本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码,供大家参考,具体内容如下 假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”...
  • 7.1 文本向量化概述  文本表示是自然语言处理中的基础工作,文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。顾名思义,文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本...

    7.1 文本向量化概述

        文本表示是自然语言处理中的基础工作,文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。顾名思义,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。无论是中文还是英文,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的研究都是通过词向量化实现的。与此同时,也有相当一部分研究者将句子作为文本处理的基本单元,于是产生了doc2vec和str2vec技术。

    7.2 向量化算法word2vec

        词袋(Bag of Word)模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法。词向量(word2vec)技术就是为了利用嗯神经网络从大量无标注的文本中提取有用信息而产生的。如何使“词表示”包含语义信息是该领域研究者面临的问题。分布假设(distributional hypothesis)的提出为解决上述问题提供了理论基础。该假设的核心思想是:上下文相似的词,其语义也相似。随后有学者整理了利用上下文表示词义的方法,这类方法就是有名的词空间模型(word space model)。随着神经网络模型的发展,接下来将重点三种常见的生成词向量的神经网络模型。

        21世纪初,有研究者试着使用神经网络求解二元语言模型。随后神经网络语言模型(Neural Network Language Model,NNLM)被正式提出。

        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,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;如果是未出现在语料库中的短语则会得到较低的评分。

        为了更高效地获取词向量,有研究者在NNLM和C&W模型的基础上保留其核心部分,得到了CBOW(Continuous Bag of Words)模型和Skip-gram模型。

        CBOW模型去掉了隐藏层,这回大幅度提升计算速率,使用上下文各词的词向量的平均值替代NNLM模型各个拼接的词向量。使用一段 文本的中间词作为目标词。Skip-gram模型则从目标词w的上下文中选择一个词,将其词向量组成上下文的表示。

         https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf

    7.3 向量化算法doc2vec/str2vec

         同样word2vec技术也用于计算句子或者其他长文本间的相似度,其一般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。这种方法丢失了文本中的语序信息,而文本的语序包含重要信息。为此,有研究者在word2vec的基础上提出了文本向量化(doc2vec),又称str2vec和para2vec。doc2vec技术存在两种模型--Distributed Memory(DM)和Distributed Bag of Words(DBOW),分别对应word2vec技术里的CBOW和Skip-gram模型。

    7.4 案例:将网页文本向量化

        采用维基百科里的中文网页作为训练语料库,下载地址:https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2

       维基百科提供的语料是xml格式,需要转移为txt,繁体转为简体。使用Jieba分词工具包对语料中的句子进行分词,最后将处理后的语料存入txt文档中。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from gensim.corpora import WikiCorpus
    import jieba
    from langconv import *
    
    def my_function():
        space = ' '
        i = 0
        l = []
        zhwiki_name = './data/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2'
        f = open('./data/reduce_zhiwiki.txt', 'w')
        wiki = WikiCorpus(zhwiki_name, lemmatize=False, dictionary={})
        for text in wiki.get_texts():
            for temp_sentence in text:
                temp_sentence = Converter('zh-hans').convert(temp_sentence)
                seg_list = list(jieba.cut(temp_sentence))
                for temp_term in seg_list:
                    l.append(temp_term)
            f.write(space.join(l) + '\n')
            l = []
            i = i + 1
    
            if (i %200 == 0):
                print('Saved ' + str(i) + ' articles')
        f.close()
    
    if __name__ == '__main__':
        my_function()

    向量化训练

     

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  • Windows XP中的新型向量化异常处理(中文) 原名:New Vectored Exception Handling in Windows XP 作者:Matt Pietrek Understanding SEH Exploitation(英文) By Donny Hubener July 6, 2009
  • 本节主要讨论三种方法实现中文文本的向量化,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。 ...

    本节主要讨论三种方法实现中文文本的向量化,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。

    针对英文,我们可以直接跑程序,计算文本向量,英文单词都是以空格分割好的,但是对于中文,我们需要进行如下的几个处理步骤,分词、去停用词(使用在word2vec里,不然对于标点符号、少见的字符,会报word ‘x’not in vocabulary)、然后才到文本向量化,结果输出

    我们先来看一下分词代码,分词调用的是结巴分词工具,根据最后机器学习模型,接收的文本参数是一个个独立的词。上代码,这个是定义的分词的函数。

    #结巴分词,切开之后,有分隔符
    def jieba_function(sent):
        import jieba
        sent1 = jieba.cut(sent)
        s = []
        for each in sent1:
            s.append(each)
        return ' '.join(str(i) for i in s)

    本文对于文本相似度采用余弦相似度计算,余弦相似度在论坛上有很多介绍,同样也可以用来计算向量之间的余弦相似度,给出计算余弦相似度的函数,直接调用就好

    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)

    接下来给出TF模型的代码:

    #计算文本向量,传入文本,接受的是字符串
    def tf(sent1, sent2):
        from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    
        sent1 = jieba_function(sent1)
        sent2 = jieba_function(sent2)
    
        #:Convert a collection of text documents to a matrix of token counts(计算词汇的数量)
        # http: // blog.csdn.net / mmc2015 / article / details / 46866537 对于参数不了解的话,可以看这个博客内容介绍的比较详细。
        count_vec = CountVectorizer()
    
        sentences = [sent1, sent2]
        print(count_vec.fit_transform(sentences).toarray())## 输出特征向量化后的表示
        print(count_vec.get_feature_names())#输出的是切分的词, 输出向量各个维度的特征含义
    
        #转换成维度相同的
        vec_1 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[0]
        vec_2 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[1]
        print(len(vec_1), len(vec_2))
    
        print(count_cos_similarity(vec_1, vec_2))

    传进去的参数是,
    1. sent1 = 我喜欢看电视,也喜欢看电影,
    2. sent2 = 我不喜欢看电视,也不喜欢看电影

    ,输出的模型结果:
    这里写图片描述

    对于TFIDF针对TF不同之处,引入了逆文档频率,因此在导入函数时引入的是TfidfVectorizer,从代码上比较直观的看出区别,整体的思路完全一致。

    def tfidf(sent1, sent2):
        from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
        sent1 = jieba_function(sent1)
        sent2 = jieba_function(sent2)
    
        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))
    

    输出的结果在这里这里写图片描述

    第三钟方法,在开始的时候有介绍,因为在前期的预处理时候,需要多加一步去停用词,因此我们再这里对前面写的分词函数做一下 稍微的改动,依然可以复用原来的函数,但是比较尴尬的是,word2vec和以上两种方法,又存在着细节的不同,word2vec模型接受的是参数是字符串列表,而前两者接受的是字符串数据,因此在定义的jieba_function()函数时,我们直接返回列表s就好了,这是一个小小的不同。
    最后附上最后的代码:

    def word2vec1(sent1,sent2):
        import gensim
    
        def jieba_fun(sent):
            import jieba
            stopword = r"C:\Users\zss0330816\Desktop\stopwords.txt"#给停用词的路径
            file = open(stopword, 'r', encoding='utf-8')
            data = file.read()
            sent1 = jieba.cut(sent)
            s = []
            for each in sent1:
                #打开文件,对文本去停用词
                if each not in data:
                    s.append(each)
            file.close()
            return s
    
        sent1 = jieba_fun(sent1)
        sent2 = jieba_fun(sent2)
        #加载模型
        model = gensim.models.Word2Vec.load(r'D:\study_on_w2v\data\zhwiki_model\word2vec_gensim')
        try:
            return model.n_similarity(sent1, sent2)
        except Exception as e:
            print(e)

    最后输出的模型结果如下
    这里写图片描述

    这两句,随便写的字,
    1. sent1 = 我喜欢看电视,也喜欢看电影,你觉得尼
    2. sent2 = 我不喜欢看电视,也不喜欢看电影,你感觉如何
    其实在我们主观的感觉是,差别其实还是蛮大,我们看出余弦相似度值是word2vec>TF>TFIDF的值,word2vec最高,达到了0.91基本上可以认为两者含义一样了,但是此句确是完全表达的是相反的含义,这主要是因为模型本身对算法的设置,这个我不在这里详细讲解,关于word2vec的核心架构CBOW和Skip-gram,网上有很多具体的讲解,希望大家主动研究学习。TF就是通过词语的相似度,先找出文档中所有的词语,也就是维度,然后根据出现的次数,得到这个向量,来判断这二者之间的程度,以及TFIDF,他们都忽略了深层的语义信息,而只有表层的统计学含义,因此在计算上结果会存在误差,如果把上面这一句话改一下,如下:

    sent1 = 我喜欢看电视,不喜欢看电影,
    sent2 = 我不喜欢看电视,喜欢看电影

    以TF计算,余弦相似度必然为1,但是表达含义确实有区别,但是目前确实没有一个完美的算法解决所有的难题。
    希望大家一起交流多发现问题把

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  • 文本特征抽取与向量化假设我们刚看完沈腾主演的《夏洛特烦恼》,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative)呢?这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一...

    文本特征抽取与向量化

    假设我们刚看完沈腾主演的《夏洛特烦恼》,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative)呢?

    这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步,就是将文本转换为特征。

    因此,这章我们只学习第一步,如何从文本中抽取特征,并将其向量化。

    由于中文的处理涉及到分词问题,本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库,对英文进行特征提取。

    1、数据准备
    Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一个文件夹一个标签名的规则放好。比如本文使用的数据集共有2个标签,一个为“net”,一个为“pos”,每个目录下面有6个文本文件。目录如下所示:
    neg
    1.txt
    2.txt
    ……

    pos
    1.txt
    2.txt
    ….

    12个文件的内容汇总起来如下所示:

    [plain] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
    neg:
    shit.
    waste my money.
    waste of money.
    sb movie.
    waste of time.
    a shit movie.
    pos:
    nb! nb movie!
    nb!
    worth my money.
    I love this movie!
    a nb movie.
    worth it!

    2、文本特征
    如何从这些英文中抽取情感态度而进行分类呢?

    最直观的做法就是抽取单词。通常认为,很多关键词能够反映说话者的态度。比如上面这个简单的数据集,很容易发现,凡是说了“shit”的,就一定属于neg类。

    当然,上面数据集是为了方便描述而简单设计的。现实中一个词经常会有穆棱两可的态度。但是仍然有理由相信,某个单词在neg类中出现的越多,那么他表示neg态度的概率越大。

    同样我们注意到有些单词对情感分类是毫无意义的。比如上述数据中的“of”,“I”之类的单词。这类词有个名字,叫“Stop_Word“(停用词)。这类词是可以完全忽略掉不做统计的。显然忽略掉这些词,词频记录的存储空间能够得到优化,而且构建速度也更快。

    把每个单词的词频作为重要的特征也存在一个问题。比如上述数据中的”movie“,在12个样本中出现了5次,但是出现正反两边次数差不多,没有什么区分度。而”worth“出现了2次,但却只出现在pos类中,显然更具有强烈的刚晴色彩,即区分度很高。

    因此,我们需要引入TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频和逆向文件频率)对每个单词做进一步考量。

    TF(词频)的计算很简单,就是针对一个文件t,某个单词Nt 出现在该文档中的频率。比如文档“I love this movie”,单词“love”的TF为1/4。如果去掉停用词“I”和”it“,则为1/2。

    IDF(逆向文件频率)的意义是,对于某个单词t,凡是出现了该单词的文档数Dt,占了全部测试文档D的比例,再求自然对数。

    比如单词“movie“一共出现了5次,而文档总数为12,因此IDF为ln(5/12)。

    很显然,IDF是为了凸显那种出现的少,但是占有强烈感情色彩的词语。比如“movie”这样的词的IDF=ln(12/5)=0.88,远小于“love”的IDF=ln(12/1)=2.48。

    TF-IDF就是把二者简单的乘在一起即可。这样,求出每个文档中,每个单词的TF-IDF,就是我们提取得到的文本特征值。

    3、向量化
    有了上述基础,就能够将文档向量化了。我们先看代码,再来分析向量化的意义:

    [python] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片

    # -*- coding: utf-8 -*-  
    import scipy as sp  
    import numpy as np  
    from sklearn.datasets import load_files  
    from sklearn.cross_validation import train_test_split  
    from sklearn.feature_extraction.text import  TfidfVectorizer  
    
    '''''加载数据集,切分数据集80%训练,20%测试'''  
    movie_reviews = load_files('endata')    
    doc_terms_train, doc_terms_test, y_train, y_test\  
        = train_test_split(movie_reviews.data, movie_reviews.target, test_size = 0.3)  
    
    '''''BOOL型特征下的向量空间模型,注意,测试样本调用的是transform接口'''  
    count_vec = TfidfVectorizer(binary = False, decode_error = 'ignore',\  
                                stop_words = 'english')  
    x_train = count_vec.fit_transform(doc_terms_train)  
    x_test  = count_vec.transform(doc_terms_test)  
    x       = count_vec.transform(movie_reviews.data)  
    y       = movie_reviews.target  
    print(doc_terms_train)  
    print(count_vec.get_feature_names())  
    print(x_train.toarray())  
    print(movie_reviews.target)  

    运行结果如下:
    [b’waste of time.’, b’a shit movie.’, b’a nb movie.’, b’I love this movie!’, b’shit.’, b’worth my money.’, b’sb movie.’, b’worth it!’]
    [‘love’, ‘money’, ‘movie’, ‘nb’, ‘sb’, ‘shit’, ‘time’, ‘waste’, ‘worth’]
    [[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.70710678 0.70710678 0. ]
    [ 0. 0. 0.60335753 0. 0. 0.79747081 0. 0. 0. ]
    [ 0. 0. 0.53550237 0.84453372 0. 0. 0. 0. 0. ]
    [ 0.84453372 0. 0.53550237 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
    [ 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. ]
    [ 0. 0.76642984 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.64232803]
    [ 0. 0. 0.53550237 0. 0.84453372 0. 0. 0. 0. ]
    [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. ]]
    [1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0]

    python输出的比较混乱。我这里做了一个表格如下:

    从上表可以发现如下几点:

    1、停用词的过滤。

    初始化count_vec的时候,我们在count_vec构造时传递了stop_words = ‘english’,表示使用默认的英文停用词。可以使用count_vec.get_stop_words()查看TfidfVectorizer内置的所有停用词。当然,在这里可以传递你自己的停用词list(比如这里的“movie”)

    2、TF-IDF的计算。

    这里词频的计算使用的是sklearn的TfidfVectorizer。这个类继承于CountVectorizer,在后者基本的词频统计基础上增加了如TF-IDF之类的功能。

    我们会发现这里计算的结果跟我们之前计算不太一样。因为这里count_vec构造时默认传递了max_df=1,因此TF-IDF都做了规格化处理,以便将所有值约束在[0,1]之间。

    3、count_vec.fit_transform的结果是一个巨大的矩阵。我们可以看到上表中有大量的0,因此sklearn在内部实现上使用了稀疏矩阵。本例子数据较小。如果读者有兴趣,可以试试机器学习科研工作者使用的真实数据,来自康奈尔大学:http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/。这个网站提供了很多数据集,其中有几个2M左右的数据库,正反例700个左右。这样的数据规模也不算大,1分钟内还是可以跑完的,建议大家试一试。不过要注意这些数据集可能存在非法字符问题。所以在构造count_vec时,传入了decode_error = ‘ignore’,以忽略这些非法字符。

    上表的结果,就是训练8个样本的8个特征的一个结果。这个结果就可以使用各种分类算法进行分类了。

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  • gensim -- 训练word2vec词向量的工具包 实现过程 导入工具包 import pandas as pd from nltk.tokenize import word_tokenize import matplotlib.pyplot as plt #可视数据集时使用 from gensim.models import
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    2019-01-21 16:43:23
     支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大,最终可转化为一个凸二次...
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  • 支持向量机通俗导论

    2018-10-15 18:37:44
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  • SVM支持向量机.rar

    2020-06-02 20:32:03
    SVM源程序: 支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大,最终可转化为一个...
  • SVM支持向量

    2017-10-05 23:19:36
     支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大,最终可转化为一个凸二次...
  • SVM(支持向量机)

    千次阅读 2012-06-23 15:02:08
    支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 支持向量机属于一般线性分类器。它们也可以被认为是提克洛夫...
  • 支持向量机,因其英文名为 support vector machine,故一般简称 SVM,通俗来讲,它是一种二类分类 模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大,最终可转化 为一个凸二次...
  • 支持向量机(一)

    2012-01-04 16:26:00
    支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法,广泛的应用于统计分类以及回归分析中,并可推广于预测和综合评价等领域。SVM属于一般线性分类器,这族分类...

空空如也

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