文本表示是自然語言處理中的基礎工作，文本表示的好壞直接影響到整個自然語言處理系統的性能。文本向量化是文本表示的一種重要方式。 文本向量化就是將文本表示成一系列能夠表達文本語義的向量。無論是中文還是英文，詞語都是表達文本處理的最基本單元。 當前階段，對文本向量化大部分的研究都是通過詞向量化實現 ...

一、文本分詞 將需要進行分析的文本進行分詞（英文直接按照空格分隔詞匯，中文則需通過分詞工具分隔之后，把詞之間加上空格） 二、去停用詞 在文本中可以發現類似”the”、”a”等詞的詞頻很高，但是這些詞並不能表達文本的主題，我們稱之為停用詞。 對文本預處理的過程中，我們希望能夠盡可能提取到更多 ...

前期准備 使用文本向量化的前提是要對文章進行分詞，分詞可以參考前一篇文章。然后將分好的詞進行向量化處理，以便計算機能夠識別文本。常見的文本向量化技術有詞頻統計技術、TF-IDF技術等。 詞頻統計技術 詞頻統計技術是很直觀的，文本被分詞之后。 用每一個詞作為維度key，有單詞對應的位置 ...

　　　　在對文本做數據分析時，我們一大半的時間都會花在文本預處理上，而中文和英文的預處理流程稍有不同，本文就對中文文本挖掘的預處理流程做一個總結。 1. 中文文本挖掘預處理特點 　　　　首先我們看看中文文本挖掘預處理和英文文本挖掘預處理相比的一些特殊點。 　　　　首先，中文文本是沒有像英文 ...

　　　　在中文文本挖掘預處理流程總結中，我們總結了中文文本挖掘的預處理流程，這里我們再對英文文本挖掘的預處理流程做一個總結。 1. 英文文本挖掘預處理特點 　　　　英文文本的預處理方法和中文的有部分區別。首先，英文文本挖掘預處理一般可以不做分詞（特殊需求除外），而中文預處理分詞是必不可少 ...

　　　　在文本挖掘預處理之向量化與Hash Trick中我們講到在文本挖掘的預處理中，向量化之后一般都伴隨着TF-IDF的處理，那么什么是TF-IDF，為什么一般我們要加這一步預處理呢？這里就對TF-IDF的原理做一個總結。 1. 文本向量化特征的不足 　　　　在將文本分詞並向量化后 ...

現在趨勢是高層用可解釋的模型例如 線性模型或者gbdt，下層用帶深度的embedding。 文本向量化的 word 2 vector 很不錯也有很多自己做得模型，關鍵在於語聊，模型效果差異不大。 這里有訓練好的模型，30種語言非英語，感覺語料不是很好 https://github.com ...

sklearn中，計數向量化用CountVectorizer，tfidf向量化用TfidfVectorizer： TfidfVectorizer初始化對象時可以指定歸一化參數norm : 'l1', 'l2' or None, optional ...