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

在上一节 Tokenization NLP 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 ...

2019-01-02 14:15 0 4212 推荐指数:

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数据标准化处理

引用自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理 ...

Fri Jul 21 18:48:00 CST 2017 0 19118
数据什么时候需要做中心化和标准化处理

数据什么时候需要做中心化和标准化处理? 以PCA为例说下中心化的作用。 下面两幅图是数据做中心化(centering)前后的对比,可以看到其实就是一个平移的过程,平移后所有数据的中心是(0,0). 在做PCA的时候,我们需要找出矩阵的特征向量,也就是主成分(PC)。比如说找到的第一个 ...

Sun May 17 08:03:00 CST 2020 0 565
NLP学习(1)---Glove模型---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 ...

Thu Jul 18 02:30:00 CST 2019 0 2474
 
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