原文:文本表征:SoW、BoW、TF-IDF、Hash Trick、doc2vec、DBoW、DM

原文地址:https: www.jianshu.com p f d d e f 一 文本特征 一 基本文本特征提取 詞語數量 常,負面情緒評論含有的詞語數量比正面情緒評論更多。 字符數量 常,負面情緒評論含有的字符數量比正面情緒評論更多。 平均詞匯長度 平均詞匯長度 所有單詞長度 單詞個數。 停用詞數量 有時,計算停用詞的數量可以提供去除停用詞后失去的額外信息。 特殊字符數量 如 等的數量。 數字 ...

2019-05-01 20:46 0 468 推薦指數:

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無所不能的Embedding3 - word2vec->Doc2vec[PV-DM/PV-DBOW]

這一節我們來聊聊不定長的文本向量,這里我們暫不考慮有監督模型,也就是任務相關的句子表征,只看通用文本向量,根據文本長短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。這類通用文本embedding的應用場景有很多,比如計算文本相似度用於內容召回, 用於聚類給文章 ...

Tue Oct 06 22:25:00 CST 2020 1 728
doc2vec

doc2vec使用說明(一)gensim工具包TaggedLineDocument gensim 是處理文本的很強大的工具包,基於python環境下: 1.gensim可以做什么? 它可以完成的任務,參加gensim 主頁API中給出的介紹,鏈接 ...

Wed Mar 15 23:41:00 CST 2017 0 4899
TF-IDF介紹

TF-IDF是什么 TF-IDF是一種統計方法,用以評估一個詞對於一篇文章或語料庫中一篇文章的重要性。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數成正比增加,但同時會隨着它在語料庫中出現的頻率成反比下降。 TF-IDF的使用場景 TF-IDF加權的各種形式常被搜索引擎應用,作為文件與用戶查詢之間相關 ...

Tue Dec 11 03:54:00 CST 2018 0 2526
TF-IDF及其算法

概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用於資訊檢索與資訊探勘的常用加權技術。TF-IDF是一種統計方法,用以評估一字詞對於一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨着它在文件中出現的次數 ...

Tue Jul 17 23:03:00 CST 2012 8 78899
Doc2vec學習總結(三)

這篇是七月在線問答系統項目中使用到的一個算法,由於當時有總結,就先放上來了后期再整理。 Doc2vecDoc2vec又叫Paragraph Vector是Tomas Mikolov基於word2vec模型提出的,其具有一些優點,比如不用固定句子長度,接受不同長度的句子做訓練樣本 ...

Thu Aug 15 05:47:00 CST 2019 0 4687
 
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