词向量变种大全Python原创代码：引入词性、引入TFIDF、单位向量、降维

最新推荐文章于 2023-04-19 21:32:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/107548264
本文介绍了如何在词向量处理中引入词性、转换为单位向量、结合TFIDF以及进行降维处理。通过实例代码展示了各步骤，并对比了不同方法的效果，特别是在文本分类和关键词抽取中的应用。

文章目录

1、词向量引入词性

1.1、原理

  • 对训练后的词向量，引入预设词性特征
  • 应用场景：关键词抽取提升、命名实体识别提升…
  • 大家可以根据自身业务场景来选择是否引入词性

1.2、预设词性特征

使用独热码，数值设计上是，希望提升词性相同或相近的词，打个比方：
【果】和【瓜】都是名词，提升相似度；
【吃】和【且】分别是动词和连词，不提升相似度；
【文案】是名词，【策划】是动名词，相似度提升一丢丢。
【唱歌】和【艺术】都是实词，也给予一丢丢丢的相似度提升

补充：这个词性特征是根据语言学预设的，我们也可以尝试用词向量来训练词性特征。

1.3、完整代码示例

from jieba.posseg
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