原文:文本離散表示(一):詞袋模型(bag of words)

一 文本表示 文本表示的意思是把字詞處理成向量或矩陣,以便計算機能進行處理。文本表示是自然語言處理的開始環節。 文本表示按照細粒度划分,一般可分為字級別 詞語級別和句子級別的文本表示。字級別 char level 的如把 鄧紫棋實在太可愛了,我想養一只 這句話拆成一個個的字: 鄧,紫,棋,實,在,太,可,愛,了,我,想,養,一,只 ,然后把每個字用一個向量表示,那么這句話就轉化為了由 個向量組成的 ...

2019-03-16 18:59 0 3974 推薦指數:

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模型基本原理(Bag of words

最初的Bag of words,也叫做“”,在信息檢索中,Bag of words model假定對於一個文本,忽略其詞序和語法,句法,將其僅僅看做是一個集合,或者說是的一個組合,文本中每個的出現都是獨立的,不依賴於其他是否出現,或者說當這篇文章的作者在任意一個位置選擇一個詞匯都不 ...

Wed Jun 28 23:52:00 CST 2017 0 23898
文本情感分析(一):基於模型(VSM、LSA、n-gram)的文本表示

現在自然語言處理用深度學習做的比較多,我還沒試過用傳統的監督學習方法做分類器,比如SVM、Xgboost、隨機森林,來訓練模型。因此,用Kaggle上經典的電影評論情感分析題,來學習如何用傳統機器學習方法解決分類問題。 通過這個情感分析的題目,我會整理做特征工程、參數調優和模型融合的方法,這一 ...

Sun May 19 18:39:00 CST 2019 5 4847
【sklearn文本特征提取】模型/稀疏表示/停用詞/TF-IDF模型

1. 模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是機器學習算法的一個主要應用領域。然而,原始數據的這些符號序列不能直接提供給算法進行訓練,因為大多數算法期望的是固定大小的數字特征向量,而不是可變長度的原始文本。 為了解決這個問題,scikit-learn提供了從文本內容中提 ...

Sun Oct 20 18:05:00 CST 2019 0 835
視覺SLAM之詞bag of words模型與K-means聚類算法淺析(1)

在目前實際的視覺SLAM中,閉環檢測多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又運用了數據挖掘的K-means聚類算法,筆者只通過bag of words 模型用在圖像處理中進行形象講解,並沒有涉及太多對SLAM的閉環 ...

Wed Jun 01 09:46:00 CST 2016 0 7631
 
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