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。 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 ...

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 ...

前期准备 使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。 词频统计技术 词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置 ...

　　　　在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 中文文本挖掘预处理特点 　　　　首先我们看看中文文本挖掘预处理和英文文本挖掘预处理相比的一些特殊点。 　　　　首先，中文文本是没有像英文 ...

　　　　在中文文本挖掘预处理流程总结中，我们总结了中文文本挖掘的预处理流程，这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。 1. 英文文本挖掘预处理特点 　　　　英文文本的预处理方法和中文的有部分区别。首先，英文文本挖掘预处理一般可以不做分词（特殊需求除外），而中文预处理分词是必不可少 ...

　　　　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 ...

现在趋势是高层用可解释的模型例如 线性模型或者gbdt，下层用带深度的embedding。 文本向量化的 word 2 vector 很不错也有很多自己做得模型，关键在于语聊，模型效果差异不大。 这里有训练好的模型，30种语言非英语，感觉语料不是很好 https://github.com ...

sklearn中，计数向量化用CountVectorizer，tfidf向量化用TfidfVectorizer： TfidfVectorizer初始化对象时可以指定归一化参数norm : 'l1', 'l2' or None, optional ...