one hot 一般是针对于标签而言，比如现在有猫： ，狗： ，人： ，船： ，车： 这五类，那么就有： 猫： , , , , 狗： , , , , 人： , , , , 船： , , , , 车： , , , , 结果：array ., ., ., ., . , ., ., ., ., . , ., ., ., ., . , ., ., ., ., . , ., ., ., ., . Bags ...
2020-08-09 11:58 0 901 推荐指数：
假设有一段文本："I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢？ 一个简单的方法就是使用词袋模型（bag of words ...
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 ...
引入“词袋”（BoW）和TF-IDF。BoW和TF-IDF都是帮助我们将文本句子转换为向量的技术。 ...
为以后项目准备，在此写一下文本分类预测模型的完整流程，使用的多项式朴素贝叶斯算法进行预测，在其他人项目中看到使用前馈神经网络进行预测（本人目前没有使用过深度学习进行文本分类，不知道效果怎么样） 目前有2个问题未解决 模型建立完，怎样预测一个新的文本文件（词频向量化无法处理）？ 解决方案 ...
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 ...
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 ...
1. 词袋模型 (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 ...
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 ...
