自然语言处理-词向量转换

一、简介

1.含义

词向量转换是自然语言处理（NLP）中的一个核心技术，它将词汇表中的每个词映射为一个固定长度的向量。这种向量表示能够捕捉到词的语义和语法信息，为许多NLP任务提供支持。

2.基本原理

词向量转换主要基于分布式表示（Distributed Representation）的思想，即每个词被表示为一个实数向量，而不是传统的离散符号。这种表示方法能够捕捉到词之间的语义相似性，因为具有相似上下文的词在语义上往往具有相似的含义。分布式假设认为，语义相似的词在文本中出现的上下文环境也相似。通过将词映射为连续的实数向量，可以捕捉到词之间的语义相似性。

3.常见转换方法

1）. 独热编码（One-Hot Encoding）

独热编码是最简单的词向量表示方法。在这种方法中，每个词都被表示为一个很长的向量，其长度等于词汇表的大小。每个词向量中只有一个元素为1（表示该词本身），其余元素均为0。这种方法简单易懂，但存在维数灾难和词汇鸿沟的问题（即任意两个词之间都是孤立的，无法体现词与词之间的语义关系）。

2）. 词袋模型（Bag of Words, BoW）

词袋模型是独热编码的一种扩展，它考虑了文本中所有词的出现情况，但不考虑词序。文本被表示为一个向量，其中每个维度对应词汇表中的一个词，向量的值是该词在文本中出现的次数或经过某种加权（如TF-IDF）后的值。尽管考虑了词频，但词袋模型仍然忽略了词序和语义信息。

3）. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

TF-IDF是一种统计方法，用以评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。TF-IDF实际上是TF和IDF的乘积，TF（词频）表示某个词在文档中出现的频率，IDF（逆文档频率）表示一个词的普遍重要性。通过这种方法，可以减少常见词对文本表示的影响，突出重要词的作用。

4）. 词嵌入（Word Embedding）

词嵌入是目前最流行的词向量表示方法，它通过训练神经网络来捕捉词与词之间的语义关系。常见的词嵌入模型有Word2Vec、GloVe和FastText等。

• Word2Vec：包括CBOW（连续词袋模型）和Skip-gram两种架构，通过预测上下文或目标词来训练模型，从而学习到词的向量表示。
• GloVe（Global Vectors for Word
  Representation）：结合了全局的词汇共现统计信息和局部上下文窗口方法，有效地捕获了语义信息。
• FastText：在Word2Vec的基础上加入了子词信息（如n-gram特征），使得模型能够处理未登录词（OOV）问题，并且训练速度更快。

词嵌入方法将词表示为连续的、低维的向量，这些向量能够捕捉到词之间的语义和语法关系，使得计算机能够更好地理解和处理自然语言。

4.TF-IDF与词袋模型的结合

上述4种是词向量常见的转换方式，当然这里我们主要介绍TF-IDF与词袋模型结合的转换方法。
在实际应用中，TF-IDF经常被用作词袋模型中单词权重的计算方法。具体来说，我们首先将文本转换为词袋模型表示（即词频向量），然后使用TF-IDF方法计算每个单词的权重，并用这些权重替换原始的词频值，从而得到一个加权后的词袋模型表示。
这种加权后的词袋模型表示不仅考虑了单词在文档中的出现次数，还考虑了单词在整个语料库中的分布情况，因此能够更准确地反映单词对于文档的重要性。这种表示方法广泛用于文本分类、信息检索、文本相似度计算等任务中。

二、代码实现

为了更加清楚的为大家解释TF-IDF与词袋模型的结合，这里我们提供了一个案例为大家展示，本代码主要目的是训练某商品用户评价，以达到检测评价属于好评和差评的分类。

1.数据读取

import pandas as pd

cp_content = pd.read_table(r".\差评.txt")
hp_content = pd.read_table(r".\好评.txt")

• 读取数据：这里我们提前对商品评价进行处理，形成对应好评与差评数据，然后读取数据。

2.数据分词

将数据进行分词，以便后期对数据进行一系列操作处理。

import jieba

cp_segments = []
contents = cp_content.content.values.tolist() 
for content in contents:
    results = jieba.lcut(content)
    if len(results) > 1:  # 当分词后，评论结果只有一个内容
        cp_segments.append(results)

cp_fc_results = pd.DataFrame({
   'content': cp_segments}