N-grams模型、停顿词（stopwords）和标准化处理 - NLP学习（2）

【N-grams模型、停顿词（stopwords）和标准化处理 - NLP学习（2）】的更多相关文章

N-grams模型、停顿词（stopwords）和标准化处理 - NLP学习（2）

在上一节<Tokenization - NLP(1)>的学习中,我们主要学习了如何将一串字符串分割成单独的字符,并且形成一个词汇集(vocabulary),之后我们将形成的词汇集合转换成计算机可以处理的数字信息,以方便我们做进一步文本分析.这篇博客的主题还是我们如何将文本转成成更有用的成分,让我们能从文本当中提取到更多的信息以便作为特征输入到模型中训练,首先会介绍一下N-grams算法,之后会提到停顿词及英文文本常见的标准化处理手段,如大小写的改变.词干提取等(文章中的某些例子会涉及到正则表达…

TF-IDF与主题模型 - NLP学习（3-2）

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的…

文本向量化及词袋模型 - NLP学习（3-1）

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 之前我们都了解了如何对文本进行处理:(1)如用NLTK文本处理库将文本的句子成分分成了N-Gram模型,与此同时引入了正则表达式去除一些多余的句子成分:(2)将停顿词去除:(3)一些通用的标准化处理,如大小写.提取词干等.在这一节我们将看看如何对文本中的单词进行统计,并以此来查看一个单词在特定文档中或者整个文本集中的重要性.统计单词的任务是为了给特定的词…

使用Python中的NLTK和spaCy删除停用词与文本标准化

概述了解如何在Python中删除停用词与文本标准化,这些是自然语言处理的基本技术探索不同的方法来删除停用词,以及讨论文本标准化技术,如词干化(stemming)和词形还原(lemmatization) 在Python中使用NLTK,spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化介绍多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒,我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到.这真的令人开心. 但使用文本数据会带来一系列挑战.机器在处理原始文本方面有着较大的困难.在使用NLP技术处理文本…

视觉单词模型、词袋模型BoW

多用于图像检索.分类 3.2.1.4 视觉单词模型视觉词袋(BoVW,Bag of Visual Words)模型,是“词袋”(BoW,Bag of Words)模型从自然语言处理与分析领域向图像处理与分析领域的一次自然推广.对于任意一幅图像,BoVW模型提取该图像中的基本元素,并统计该图像中这些基本元素出现的频率,用直方图的形式来表示.通常使用“图像局部特征”来类比BoW模型中的单词,如SIFT.SURF.HOG等特征,所以也称视觉词袋模型.图像BoVW模型表示的直观示意图如图所示. 图3-…

Elasticsearch的停用词(stopwords)

1.问题在使用搜索引擎(Elasticsearch或Solr)作为应用的后台搜索平台的时候,会遇到停用词(stopwords)的问题. 在信息检索中,停用词是为节省存储空间和提高搜索效率,处理文本时自动过滤掉某些字或词,这些字或词即被称为Stop Words(停用词).停用词大致分为两类.一类是语言中的功能词,这些词极其普遍而无实际含义,比如“the”.“is“.“which“.“on”等.另一类是词汇词,比如'want'等,这些词应用广泛,但搜索引擎无法保证能够给出真正相关的搜索结果,难以缩…

NLP学习（1）---Glove模型---词向量模型

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…