NLP基础知识 - 向量化

最新推荐文章于 2025-03-14 13:35:19 发布

PeterClerk

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分类专栏： NLP基础文章标签：自然语言处理人工智能

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NLP基础知识 - 向量化

什么是向量化？

向量化是自然语言处理（NLP）领域的核心步骤之一。它的目标是将文本数据转换为数学形式（向量），使其能够被机器学习模型处理。

在实际操作中，文本中的单词或句子被表示为一个高维空间中的点，这些点可以捕捉文本之间的语义关系。向量化是 NLP 中将非结构化数据结构化的关键环节。

为什么需要向量化？

机器学习模型输入要求：机器学习模型只能处理数值数据，因此需要将文本数据转换为数字形式。
捕捉语义关系：向量化允许模型捕捉单词、短语和句子之间的语义关系，例如同义词或相似词。
简化文本计算：数学向量便于执行计算，例如相似度度量（余弦相似度、欧氏距离等）。

常见的向量化方法

1. 词袋模型（Bag of Words, BoW）

词袋模型是最简单的向量化方法之一。它将文本中的单词表示为特征，并统计每个单词的出现次数。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = [
    "我喜欢自然语言处理",
    "自然语言处理很有趣",
    "机器学习和深度学习都是AI的组成部分"
]

# 创建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 显示结果
print("词袋模型特征：",