在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:"分词",而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结. 1. 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW).词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重.而权重与词在文本中出现的频率有关. 词袋模型首先…

在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中,向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理,那么什么是TF-IDF,为什么一般我们要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的原理做一个总结. 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=["I come to China to travel"…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/2f2d5d5e03f8 一.文本特征 (一)基本文本特征提取 词语数量 常,负面情绪评论含有的词语数量比正面情绪评论更多. 字符数量 常,负面情绪评论含有的字符数量比正面情绪评论更多. 平均词汇长度 平均词汇长度=所有单词长度/单词个数. 停用词数量 有时,计算停用词的数量可以提供去除停用词后失去的额外信息. 特殊字符数量 如"#"."@"等的数量. 数字的数量 并不常用,但在相似任务中常比较有用. 大…

1.基于知识的表征 如WordNet(图1-1),包含同义词集(synonym sets)和上位词(hypernyms,is a关系). 存在的问题: 作为资源来说是好的,但是它失去了词间的细微差别,比如说"good"和"full"同义是需要在一定的上下文中才能成立的: 易错过词的新义,基本不可能时时保持up-to-date: 是人为分的,所以是主观的结果: 需要花费很多的人力去创建和调整: 很难计算出准确的词间相似度. 2.基于数据库的表征 2.1 词本身 2.1…

Ref: 文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick Ref: 文本挖掘预处理之TF-IDF Ref: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用(二):找出相似文章 Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 >>> from sklearn.feature_extraction.text import Tfidf…

在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中,向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理,那么什么是TF-IDF,为什么一般我们要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的原理做一个总结. 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=["I come to China to travel"…

1. TF-IDF概述 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级.除了TF-IDF以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于连结…

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习领域, kernel trick是一种非常有效的比较两个样本(对象)的方法. 给定两个对象$x_i, x_j \in \mathcal{X}$, 用$k(x_i, x_j) :=\left <\phi(x_i), \phi(x_j)\right>$来比较两个对象的特征$\phi(x_i), \phi(x_j)$. kernel trick通过定义一个半正定核矩阵$k$, 可以在不…

题意:在n*m方格中找有几个x*y矩阵. 思路:二维hash,总体思路和一维差不太多,先把每行hash,变成一维的数组,再对这个一维数组hash变成二维hash.之前还在想怎么快速把一个矩阵的hash算出来,然后看到是尺取,也不知道是什么...这应该算是用到了这个思想吧. 要先预处理每行y个的hash(看代码),然后每次算出上面两顶点在第一行的hash值,慢慢往下移.hash看上去就像是在算一个seed位数一样,seed取13那么就是把字符串转化为了一个13位数,这样想可能在移动的时候更容易理解…

题面:洛谷 题解: 我们暴力维护当前所有队伍内的所有子串(长度k = 1 ~ 50)的出现次数. 把每个子串都用一个hash值来表示,每次改变队伍形态都用双向链表维护,并暴力更新出现次数. 现在考虑复杂度. 如果只有连接,没有断开,那么复杂度为不同的子串个数:50n(注意只要O(n)预处理前缀和后缀hash就可以做到O(1)得到一个子串的hash值) 如果有断开,那么最多就每断开一次就对应要再重连一次.所以复杂度最多增加2500 * 断开次数,而断开次数1e3.... 所以复杂度就是正确的了.…