one-hot 和 TF-IDF是目前最为常见的用于提取文本特征的方法,本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点. 1. one-hot 1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码?one-hot编码,又称独热编码.一位有效编码.其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效.举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图: 上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码:我们的feature_1有两种可能的

Gensim库简介 机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量.从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息. Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性.Gensim的可扩展性体现为它采用了Python内置的生成器和迭代器进行流式数据处理,所以数据集事实上并未完全加载

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

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

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

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR(information retrieval)领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word). 应用于文本的BoW model: Wikipedia[1]上给出了如下例子: John likes to watch movies. Mary

import testWord2vec2 as tw import tensorflow_util as tu import numpy as np model = tw.load_model() namelist = tw.loadNameList() import jieba namelist1 = [] for name in namelist: seg_list = jieba.cut(name) temp_name = " ".join(seg_list) namelist1

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h

在相似文本的推荐中,可以用TF-IDF来衡量文章之间的相似性. 一.TF(Term Frequency) TF的含义很明显,就是词出现的频率. 公式: 在算文本相似性的时候,可以采用这个思路,如果两篇文章高频词很相似,那么就可以认定两片文章很相似. 二.IDF(Inverse Document Frequency) IDF为逆文档频率. 公式: 一个词越在语料库出现的次数越多,则权重应该越不重要:反之越少则应该越重要. 比如,如果要检索两个文档的相似度,通过统计权重大的词来进行匹配更为合理,如果

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中

1.TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率).(逆文档词频) 2.自我理解: 公式TF = $$\frac{语料库中关键词出现的次数}{总词数量}$$    ##权重w  (词频) 或者 TF =  $$\frac{某个词在文章中出现的次数}{文章中出现词最多的次数}$$ IDF = $$log\frac{文档总数}{某个文件(文档)关键词出现的次数+1}$$           ##文档总数.多个文件 TF-IDF

1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件频率)是一种用于信息检索(information retrieval)与文本挖掘(text mining)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的主要思想是:如果某个单词在一篇文

一.TF-IDF 词项频率: df:term frequency. term在文档中出现的频率.tf越大,词项越重要. 文档频率: tf:document frequecy.有多少文档包括此term,df越大词项越不重要. 词项权重计算公式: tf-idf=tf(t,d)*log(N/df(t)) W(t,d):the weight of the term in document d tf(t,d):the frequency of term t in document d N:the numb

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后

建立文本数据数学描写叙述的过程分为三个步骤:文本预处理.建立向量空间模型和优化文本向量. 文本预处理主要採用分词.停用词过滤等技术将原始的文本字符串转化为词条串或者特点的符号串.文本预处理之后,每个文本的词条串被进一步转换为一个文本向量,向量的每一维相应一个词条,其值反映的是这个词条与这个文本之间的类似度.类似度有非常多不同的计算方法.所以优化文本向量就是採用最为合适的计算方法来规范化文本向量,使其能更好地应用于文本分类和文本聚类等方面. TFIDF算法 TF-IDF使得一个单词能尽量与文本在语

关键词句和文本集每篇文章相关度计算:假设语料库中有几万篇文章,每篇文章的长度不一,你任意输入关键词或句子,通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章. 1.TF-IDF概述 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. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.倒排索引(Inverted Index)简介 在关系数据库系统里,索引是检索数据最有效率的方式.但对于搜索引擎,它并不能满足其特殊要求,比如海量数据下比如百度或者谷歌要搜索百亿级的网页,如果使用类似关系型数据库使用的B+树索引,可想而知其对cpu的计算能力要求得有多高.其次关系型数据库中一般存储的都是结构化的数据,数据格式都是一定的,操作上一般也都是

目录 1.TF-IDF算法介绍 (1)TF是词频(Term Frequency) (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF 2.TF-IDF应用 3.Python3实现TF-IDF算法 4.NLTK实现TF-IDF算法 5.Sklearn实现TF-IDF算法 1.TF-IDF算法介绍       TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 9. 信息抽取 信息抽取是一个宽泛的概念,指的是从非结构化文本中提取结构化信息的一类技术.这类技术依然分为基于规则的正则匹配.有监督学习和无监督学习等各种实现方法.我们将使用一些简单实用的无监督学习方法.由于不需要标注语料库,所以可以利用海量的非结构化文本. 本章按照颗粒度从小到大的顺序,介绍抽取新词.关键词.关键短语和关键句的无监督学习方法. 9.1 新词提取 概述 新词是一个