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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...
  • Text vectorization tool to outperform TFIDF for classification tasks
  • 1.词集模型:one-hot编码向量化文本(统计各词在文本中是否出现) 2.词袋模型:文档中出现的词对应的one-hot向量相加(统计各词在文本中出现次数,在词集模型的基础上。) 3.词袋模型+IDF:TFIDF向量化文本(词袋...

    文本向量化,顾名思义就是将一段文字(一篇文章,一个段落或者是一个句子)变成一个向量。在尽可能不丢失原始文本信息的情况下,将文本变成可以计算的向量,可以帮助后续的文本聚类、分类、相似度匹配等等的诸多任务。

    1.词集模型:one-hot编码向量化文本(统计各词在文本中是否出现)

    2.词袋模型:文档中出现的词对应的one-hot向量相加(统计各词在文本中出现次数,在词集模型的基础上。)

    3.词袋模型+IDF:TFIDF向量化文本(词袋模型+IDF值,考虑了词的重要性)

    4.N-gram模型:考虑了词的顺序

    5.word2vec模型:使用文章中所有词的平均词向量作为文章的向量

     

    1到5的出现是后者为了弥补前者的不足。

    词集模型没有考虑词的频率,因此出现了词袋模型

    词袋模型没有考虑词的重要度,因此出现了词袋+IDF的模型

    词袋模型没有考虑词的顺序,因此出现了N-gram模型

    N-gram模型的优点是考虑了词的顺序,但是会出现词表膨胀的问题。

     

    注意:本文不考虑共现矩阵以及降维

     

    常说的文本向量化表示方法将上述几种模型分为:离散化表示方法和分布式表示方法

    离散化表示方法:包括词袋模型(可用TF-IDF进行修正)和N-gram模型

    分布式表示方法:word2vec模型

     

    离散化表示方法的问题:

    无法衡量词向量之间的关系

    词的维度随着语料库的增长膨胀、n-gram词序列 随着语料库膨胀更快

    数据稀疏问题

    分布式表示方法的优点:

    保证了词的相似性

    保证了词空间分布的相似性

     

     

    参考:

    1.NLP | 文本特征向量化方法

    2.讲义《词向量到word2vec相关应用》

    3.word2vec有什么应用?

    4.用word2vec模型对文档进行自动分类

    5.文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick

     

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  • 文本向量化

    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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  • Python与自然语言处理——文本...文本向量化是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。 主要技术 word2vec doc2vec str2vec 向量化算法word2vec 词袋模型 最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法 方法...

    文本向量化(一)

    文本向量化概述

    • 文本向量化是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。
    • 主要技术
      • word2vec
      • doc2vec
      • str2vec

    向量化算法word2vec

    词袋模型

    • 最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法
    • 方法:
      • 基于出现的词语构建词典(唯一索引)
      • 统计每个单词出现的词频构成向量
    • 存在的问题
      • 维度灾难
      • 无法保留语序信息
      • 存在语义鸿沟的问题

    神经网络语言模型(NNLM)

    • 特点
      与传统方法估算 P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 ) P\left( {{w_i}\left| {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} \right.} \right) P(wiwi(n1),,wi1)不同,NNLM直接通过一个神经网络结构对 n n n元条件概率进行估计。
    • 基本结构
      基本结构
    • 大致操作
      从语料库中搜集一系列长度为 n n n的文本序列 w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 , w i {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}},{w_i}} wi(n1),,wi1,wi,假设这些长度为 n n n的文本序列组成的集合为 D D D,那么NNLM的目标函数为:
      ∑ D P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 ) \sum\nolimits_D {P\left( {{w_i}\left| {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} \right.} \right)} DP(wiwi(n1),,wi1)
    • 网络模型
      • 输入层:低维度、紧密的词向量,将词序列 w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} wi(n1),,wi1中每个词向量按顺序拼接:
        x = [ v ( w i − ( n − 1 ) ) ; ⋯   ; v ( w i − 2 ) ; v ( w i − 1 ) ] x = \left[ {v\left( {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}} \right); \cdots ;v\left( {{w_{i - 2}}} \right);v\left( {{w_{i - 1}}} \right)} \right] x=[v(wi(n1));;v(wi2);v(wi1)]
      • 将得到的 x x x输入到隐含层,得到 h h h
        h = tanh ⁡ ( b + H x ) h = \tanh \left( {b + Hx} \right) h=tanh(b+Hx)
        其中 H H H为输入层到隐含层的权重矩阵,维度为 ∣ h ∣ × ( n − 1 ) ∣ e ∣ \left| h \right| \times \left( {n - 1} \right)\left| e \right| h×(n1)e
      • 隐含层的 h h h接入输出层得到 y y y:
        y = b + U h y=b+Uh y=b+Uh
        其中 U U U为隐藏层到输出层的权重矩阵,维度为 ∣ V ∣ × ∣ h ∣ \left| V \right| \times \left| h \right| V×h ∣ V ∣ \left| V \right| V表示词表的大小。
      • 对输出层进行归一化
        在输出层前加 s o f t m a x softmax softmax函数,将 y y y转化为对应的概率值:
        P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 ) = exp ⁡ ( y ( w i ) ) ∑ k = 1 ∣ V ∣ exp ⁡ ( y ( w k ) ) P\left( {{w_i}\left| {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} \right.} \right) = \frac{{\exp \left( {y\left( {{w_i}} \right)} \right)}}{{\sum\nolimits_{k = 1}^{\left| V \right|} {\exp \left( {y\left( {{w_k}} \right)} \right)} }} P(wiwi(n1),,wi1)=k=1Vexp(y(wk))exp(y(wi))
    • 训练方法
      使用随机梯度下降法法训练,在训练每个batch时,随机从语料库 D D D中抽取若干样本进行训练,迭代公式:
      θ : θ + α ∂ log ⁡ P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) , ⋯   , w i − 1 ) ∂ θ \theta :\theta + \alpha \frac{{\partial \log P\left( {{w_i}\left| {{w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} \right.} \right)}}{{\partial \theta }} θ:θ+αθlogP(wiwi(n1),,wi1)
      其中 α \alpha α为学习率, θ \theta θ为模型中涉及的所有参数。

    C&W模型

    • 特点
      • NNLM的目标是构建一个语言概率模型,C&W则是生成词向量
    • 核心机制
      如果 n n n元短语在语料库中出现过,则给该短语打高分,如未出现过则打较低的评分
    • 模型结构
      模型结构
    • 目标函数
      ∑ ( w . c ) ∈ D ∑ w ′ ∈ V max ⁡ ( 0 , 1 − s c o r e ( w , c ) + s c o r e ( w ′ , c ) ) \sum\nolimits_{\left( {w.c} \right) \in D} {\sum\nolimits_{w' \in V} {\max \left( {0,1 - score\left( {w,c} \right) + score\left( {w',c} \right)} \right)} } (w.c)DwVmax(0,1score(w,c)+score(w,c))
      其中 ( w , c ) {\left( {w,c} \right)} (w,c)为正样本,从语料中抽取的 n n n元短语, n n n为单数, w w w为目标词, c c c为目标词的上下文语境, w ′ w' w是从词典中随机抽取的一个词语, ( w ′ , c ) \left( {w',c} \right) (w,c)为负样本。

    CBOW模型和Skip-gram模型

    CBOW模型
    • 简介
      • 以一段文本的中间词作为目标词
      • 去掉了隐含层,提高了运行速度
    • 模型结构
      模型结构
    • CBOW对目标词的条件概率计算公式
      P ( w ∣ c ) = exp ⁡ ( e ′ ( w ) T x ) ∑ w ′ ∈ V exp ⁡ ( e ′ ( w ′ ) T x ) P\left( {w\left| c \right.} \right) = \frac{{\exp \left( {e'{{\left( w \right)}^T}x} \right)}}{{\sum\nolimits_{w' \in V} {\exp \left( {e'{{\left( {w'} \right)}^T}x} \right)} }} P(wc)=wVexp(e(w)Tx)exp(e(w)Tx)
    • CBOW的目标函数
      max ⁡ ∑ ( w . c ) ∈ D log ⁡ P ( w , c ) \max \sum\nolimits_{\left( {w.c} \right) \in D} {\log P\left( {w,c} \right)} max(w.c)DlogP(w,c)
    Skip-gram模型
    • 简介
      • 与CBOW类似,没有隐含层
      • CBOW输入上下文词的中间词向量,Skip-gram从目标词 w w w的上下文中选择一个词
    • 模型结构
      模型结构
    • Skip-gram目标函数
      max ⁡ ( ∑ ( w . c ) ∈ D ∑ w j ∈ c log ⁡ P ( w ∣ w j ) ) \max \left( {\sum\nolimits_{\left( {w.c} \right) \in D} {\sum\nolimits_{{w_j} \in c} {\log P\left( {w\left| {{w_j}} \right.} \right)} } } \right) max((w.c)DwjclogP(wwj))
    参考文献

    《Python与自然语言处理》

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  • word2vec学习笔记之文本向量化概述

    千次阅读 2020-01-25 14:59:53
    文本向量化表示的发展历程1.1 one-hot 1. 文本向量化表示的发展历程 在NLP的处理中,我们需要讲文本输入到模型中处理,实现分类识别,文本生成或者翻译等工作。而模型是无法知道一个纯粹的文本是什么意思的,模型的...


    在NLP的处理中,我们需要讲文本输入到模型中处理,实现分类识别,文本生成或者翻译等工作。而模型是无法知道一个纯粹的文本是什么意思的,模型的输入只能是数字,比如连续型的小数或则离散的整数。而对于文本之类的无法直接用数字表示的数据可以通过一下几种方式处理。

    1. one-hot

    在机器学习中,我们经常使用该方法处理一些类别型的数据。比方说,在预测放假的时候,有一微特征表示几线城市,有“一线”,“新一线”,“二线”,“三线”,“四线”,“其他”等,那么当某一个特征的值为“二线”的时候,就可以表示为[0, 0, 1, 0, 0, 0]。在实现的时候,可使用sklearn进行one-hot编码。

    # 例子来自sklearn的官方例子,https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html
    >>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    >>> enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
    >>> X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
    >>> enc.fit(X)
    OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
    >>> enc.categories_
    [array(['Female', 'Male'], dtype=object), array([1, 2, 3], dtype=object)]
    >>> enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()
    array([[1., 0., 1., 0., 0.],
           [0., 1., 0., 0., 0.]])
    

    在文本处理中,可以以此表vocab中的所有词作为类别集合,按照文本所需处理的词进行one-hot编码,用于one-hot处理。

    2. tfidf

    然而,使用one-hot编码无法表示词的重要性。比如一个文本嗯,我是程序员中,经过分词之后是["嗯",“我”,“是”, "程序员"], 显然这句话中,程序员这几个词比重要,但是在经过one-hot处理之后,是看不出来这几个词之间的区别的。而使用tfidf方式就能够表示词的重要性。
    tfidf的方法,是根据一个词在一篇文本中出现的次数,以及该词在所有文本中出现的次数来计算的,用于表示一个词的重要程度。比如某词的ifidf的计算公式如下 t f = 某 词 在 文 本 中 出 现 的 次 数 该 文 本 的 词 的 总 数 tf=\frac{某词在文本中出现的次数}{该文本的词的总数} tf=
    i d f = l o g 语 料 中 的 文 本 总 数 含 有 该 词 的 文 本 总 数 + 1 idf=log\frac{语料中的文本总数}{含有该词的文本总数+1} idf=log+1
    t f i d f = t f ∗ i d f tfidf=tf*idf tfidf=tfidf直观的理解就是,一个词在某个文本中出现的次数越多,那么该词在该文本中就越重要(即 t f tf tf),但是如果一个词在语料的所有文本中都出现过,那么该词就不那么重要了,比如,之类的词可能在语料的很多文本中出现过,但是这些词是不重要的(即 i d f idf idf),于是就可以使用 t f ∗ i d f tf*idf tfidf来表示一个词在所在文本中的重要新。
    而理论上对于每一个文本,都可以计算词表vocab中所有词在该文本中的 t f i d f tfidf tfidf(如果某次在该文本中没出现过,那么就可以直接以0表示重要性),那么对于每一个文本,就可以用一个词表长度的向量来表示。计算一个文本的tfidf值,同样可以调用sklearn。

    # 例子来自sklearn的官方例子,https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html
    >>> from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    >>> corpus = [
    ...     'This is the first document.',
    ...     'This document is the second document.',
    ...     'And this is the third one.',
    ...     'Is this the first document?',
    ... ]
    >>> vectorizer = TfidfVectorizer()
    >>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
    >>> print(vectorizer.get_feature_names())
    ['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this']
    >>> print(X.shape)
    (4, 9)
    

    3. n-gram

    使用 t f i d f tfidf tfidf虽然能够表示一个词在文本中的重要程度,但是却无法表示词的先后顺序。比如鸣人喜欢雏田雏田喜欢鸣人,这是两句不一样的话,但是在 t f i d f tfidf tfidf的表示方法中,这两句话却会被表示成一样的向量。如果我们能够在文本表示中添加词的先后顺序的信息,就能一定程度的解决这个问题。
    因此,我们可以使用n-gram来表示文本。n-gram,就是把文本分词之后,以n个词为一个单元来进行处理。比如,以bi-gram(即n=2)为例,在上述的两句话中,经过分词之后,得到的均是[鸣人,喜欢, 雏田],而第一句使用bi-gram表示结果为[鸣人喜欢,喜欢雏田],第二句的表示结果为[雏田喜欢,喜欢鸣人],这样两句话的表示结果就不一样了。
    但是,使用n-gram表示方法,每一个文本档的表示结果就不是词表的大小,而是词表大小vocab_size的n次方。这就使得每一个文本的表示结果非常长,且非常稀疏。

    4. NNLM

    后来,一些大牛们就想到了使用神经网络来训练表示文本的向量,于是就有了NNLM(Feedforward Neural Net Language Mode)。NNLM的网络结构如下:
    NNLM
    NNLM,Feedforward Neural Net Language Mode,翻译过来就是“前向神经网络语言模型”,这是一个语言模型,文本的词向量表示是其中间产物。
    如上图所示,NNLM是使用文本中的某一个词的前N-1个词来预测该词。NNLM的预测流程如下:

    1. 获取当前词的前N-1个词,将这N-1个词经过shape=vocab_size*embedding_size的矩阵 C C C转化伟相应词的向量,有N-1个词,于是就得到了N-1个向量
    2. 将这N-1个向量进行concat拼接,将拼接后的向量经过tanh的非线性变化之后,在经过一个全连接的隐藏层
    3. 然后再经过一个softmax层输出结果。输出概率最大的神经元对应的词,即为预测的当前词。

    NNLM为语言模型,而我们取其中的矩阵 C C C作为我们的词向量矩阵,矩阵中第 i i i行的向量,就是词表中第 i i i个词的向量化结果。
    在NNLM的训练过程中,时间复杂度为 Q = N ∗ D + N ∗ D ∗ H + H ∗ V Q=N*D+N*D*H+H*V Q=ND+NDH+HV其中N为上述过程中的N,D为词向量的大小,即为上述过程中的embedding_size,H为隐藏层的大小,V为词表大小。

    5. word2vec

    上述的计算的时间复杂度也比较大,尤其是在隐藏层中消耗比较大的计算资源,为此, T o m a s M i k o l o v Tomas Mikolov TomasMikolov提出了新的词向量训练模型wor2vec用于简化计算,word2vec有CBOW和n-gram两种形式,并且针对词表比较大的情况又提出了hierarchical softmax和nagative sampling两种优化方法。
    word2vec
    上图即为word2vec的两种形式,具体对于这两种形式的介绍,待下一篇再进行介绍。

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    千次阅读 2018-09-07 20:16:20
    因为向量化的方法解释性很强,我们知道每一维特征对应哪一个词,进而我们还可以使用TF-IDF对各个词特征的权重修改,进一步完善特征的表示。  2 .虽然词袋模型有很大的局限性,它仅仅考虑了词频,没有考虑上下文...
  • 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...
  • 文本处理-分词、向量化、TF-IDF理论和实现

    万次阅读 多人点赞 2018-06-28 18:00:18
    在做文本挖掘的时候,首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词,但是也有时候需要把多个单词做为一个分词,比如一些名词如“New York”,需要做为一个词看待。而中文由于没有空格,分词...
  • 2.词频向量化 3.TF-IDF处理 3.1TF 3.2IDF 4 CountVectorizer与TfidfVectorizer的异同: 5.sklearn中TfidfTransformer和TfidfVectorizer对tf-idf的计算方式 6.实战 文本数据预处理的第一步通常是进行分词,...
  • TF-IDF文本向量化

    千次阅读 2019-12-30 20:26:35
    1.文本数据的向量化 1.1名词解释 CF:文档集的频率,是指词在文档集中出现的次数 DF:文档频率,是指出现词的文档数 IDF:逆文档频率,idf = log(N/(1+df)),N为所有文档的数目,为了兼容df=0情况,将分母弄成1+...
  • NLP-词和文档向量化方法

    千次阅读 2018-08-06 17:25:02
    向量化文本就可以将一些文本处理问题转换为机器学习问题: 0.1 机器学习问题:文本分类,文本聚类,情感分析等,输入到seq2seq等模型需要数字化的词的表示形式。 0.2 文本、关键词检索问题(算相似度):关键词搜索...
  • 那么今天就先玩下其文本向量化功能 python版已实现word2vec的库有: gensim 数据集 要训练词向量就必须要有大量的语料库 中文语料如下: 腾讯AI Lab2018年分享的开源800万中文词的NLP数据集文章...
  • Keras系列之文本向量化

    千次阅读 2019-01-25 04:26:11
    作者:《python深度学习》学习笔记,用于自己熟悉和理解 目录 1.实现单词级的one-hot编码:稀疏,高维,硬编码 2.使用词嵌入word embeding:密集,低维,学习得到 ...文本向量化(vectorize)是指将文本转...
  • 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 ...
  • 将文本转换为数值特征向量的过程,称为文本向量化。将文本向量化,可以分为如下步骤: 对文本分词,拆分成更容易处理的单词。 将单词转换为数值类型,即使用合适的数值来表示每个单词。 同样,需要注意的是,文本...
  • Python实现文本型数据的向量化:TF-IDF

    千次阅读 2017-09-26 17:05:18
    转载以备查 ...我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。 2.测试数据的准备(pca.txt) 1,纵坐标 是 该词 在

空空如也

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文本向量化表示