函數說明： CountVectorizer ngram range , 進行字符串的前后組合，構造出新的詞袋標簽 參數說明：ngram range , 表示選用 個詞進行前后的組合，構成新的標簽值 Ngram模型表示的是，對於詞頻而言，只考慮一個詞，這里我們在CountVectorizer統計詞頻時，傳入ngram range , 來構造新的詞向量的組合 好比一句話 I like you 如果ng ...
2019-01-26 19:37 0 2348 推薦指數：
函數說明： 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string) 用於進行字符串的替換，這里我們用來去除標點符號 參數說明：r'[^a-zA ...
詞袋模型（Bag of Words Model） 詞袋模型的概念 先來看張圖，從視覺上感受一下詞袋模型的樣子。 詞袋模型看起來像一個口袋把所有詞都裝進去，但卻不完全如此。在自然語言處理和信息檢索中作為一種簡單假設，詞袋模型把文本（段落或者文檔）被看作是無序的詞匯集合，忽略語法甚至是單詞 ...
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 詞袋（Bag of Words）表征 文本分析是機器學習算法的主要應用領域。但是，文本分析的原始數據無法直接丟給算法，這些原始數據是一組符號，因為大多數算法期望 ...
1、自然語言處理的幾個核心問題 怎么表示單詞，句子 怎么表示單詞或者句子的意思（語意信息）？ 怎么衡量單詞之間，句子之間的相似度？ 2、詞袋模型 詞袋模型（Bag-of-word Model）是一種常用的單詞表示方法。 假設我們辭典里有六個單詞：[今天 ...
1、one-hot 一般是針對於標簽而言，比如現在有貓：0，狗：1，人：2，船：3，車：4這五類，那么就有： 貓：[1,0,0,0,0] 狗：[0,1,0,0,0] 人：[0,0,1,0,0] ...
分詞（Tokenization） - NLP學習（1） N-grams模型、停頓詞（stopwords）和標准化處理 - NLP學習（2） 之前我們都了解了如何對文本進行處理：（1）如用NLTK文本處理庫將文本的句子成分分成了N-Gram模型，與此同時引入了正則表達式去除一些多余 ...
一、介紹 Bag-of-words model (BoW model) 最早出現在神經語言程序學(NLP)和信息檢索（IR）領域. 該模型忽略掉文本的語法和語序, 用一組無序的單詞(words)來表達一段文字或一個文檔. 近年來, BoW模型被廣泛應用於計算機視覺中. 與應用於文本的BoW ...
