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，這一系列會有四篇文章。這篇文章整理文本特征工程的內容。 文本的特征工程主要包括數據清洗 特征構造 降維和特征選 ...
2019-05-19 10:39 5 4847 推薦指數：
假設有一段文本："I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取這段文本的特征呢？ 一個簡單的方法就是使用詞袋模型（bag of words ...
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] ...
Gensim庫簡介 機器學習算法需要使用向量化后的數據進行預測，對於文本數據來說，因為算法執行的是關於矩形的數學運算，這意味着我們必須將字符串轉換為向量。從數學的角度看，向量是具有大小和方向的幾何對象，不需過多地關注概念，只需將向量化看作一種將單詞映射到數學空間的方法，同時保留其本身蘊含的信息 ...
這是文本離散表示的第二篇實戰文章，要做的是運用TF-IDF算法結合n-gram，求幾篇文檔的TF-IDF矩陣，然后提取出各篇文檔的關鍵詞，並計算各篇文檔之間的余弦距離，分析其相似度。 TF-IDF與n-gram的結合可看我的這篇文章：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM ...
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 ...
N-gram模型 （一）引言 N-gram是自然語言處理中常見一種基於統計的語言模型。它的基本思想是將文本里面的內容按照字節進行大小為N的滑動窗口操作，形成了長度是N的字節片段序列。每一個字節片段稱為gram，在所給語句中對所有的gram出現的頻數進行統計。再根據整體語料庫中每個gram ...
N-Gram模型時大詞匯連續語音識別中常用的一種語言模型，對中文而言，我們稱之為漢語語言模型（CLM, Chinese Language Model）。漢語語言模型利用上下文中相鄰詞間的搭配信息，在需要把連續無空格的拼音、筆畫，或代表字母或筆畫的數字，轉換成漢字串（即句子）時，可以計算出最大概率 ...
1. 詞袋模型 (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 ...
