原文:机器学习入门-文本数据-构造Ngram词袋模型 1.CountVectorizer(ngram_range) 构建Ngram词袋模型

函数说明: CountVectorizer ngram range , 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram range , 表示选用 个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram range , 来构造新的词向量的组合 好比一句话 I like you 如果ng ...

2019-01-26 19:37 0 2348 推荐指数:

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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

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 (Bag of Words)表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是,文本分析的原始数据无法直接丢给算法,这些原始数据是一组符号,因为大多数算法期望 ...

Sun Nov 12 20:29:00 CST 2017 0 2690
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
文本向量化及模型 - 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
视觉模型(BOVW)

一、介绍   Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)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 ...

Fri Dec 18 19:30:00 CST 2015 0 11315
 
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