原文:机器学习入门-文本数据-构造词频词袋模型 1.re.sub(进行字符串的替换) 2.nltk.corpus.stopwords.words(获得停用词表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(对字符串进行分词操作) 4.np.vectorize(对函数进行向量化) 5. CountVectorizer(构建词频的词袋模型)

函数说明: . re.sub r a zA Z s , repl , sting string 用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r a zA Z s 配对的模式, 表示起始位置, s表示终止位置, 表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用 ,即直接替换,string表示输入的字符串 . stopwords ...

2019-01-26 18:50 0 755 推荐指数:

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文本向量化模型 - NLP学习(3-1)

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型、停顿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 ...

Mon Feb 11 23:57:00 CST 2019 1 1497
使用Gensim库对文本进行、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

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 ...

Fri Apr 09 23:05:00 CST 2021 0 648
向量模型

模型(Bag of Words Model) 模型的概念 先来看张图,从视觉上感受一下模型的样子。 模型看起来像一个口袋把所有都装进去,但却不完全如此。在自然语言处理和信息检索中作为一种简单假设,模型文本(段落或者文档)被看作是无序的词汇集合,忽略语法甚至是单词 ...

Tue Dec 03 23:44:00 CST 2019 0 252
模型向量

1、自然语言处理的几个核心问题 怎么表示单词,句子 怎么表示单词或者句子的意思(语意信息)? 怎么衡量单词之间,句子之间的相似度? 2、模型 模型(Bag-of-word Model)是一种常用的单词表示方法。 假设我们辞典里有六个单词:[今天 ...

Sun Nov 18 19:44:00 CST 2018 0 1027
【sklearn文本特征提取】模型/稀疏表示/停用词/TF-IDF模型

1. 模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域。然而,原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练,因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量,而不是可变长度的原始文本。 为了解决这个问题,scikit-learn提供了从文本内容中提 ...

Sun Oct 20 18:05:00 CST 2019 0 835
文本离散表示(一):模型(bag of words

一、文本表示 文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵,以便计算机能进行处理。文本表示是自然语言处理的开始环节。 文本表示按照细粒度划分,一般可分为字级别、词语级别和句子级别的文本表示。字级别(char level)的如把“邓紫棋实在太可爱了,我想养一只”这句话拆成一个个的字:{邓,紫,棋,实 ...

Sun Mar 17 02:59:00 CST 2019 0 3974
 
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