7、利用Keras进行文本预处理与词袋模型详解

利用Keras进行文本预处理与词袋模型详解

1. Keras文本预处理方法

在使用深度学习处理文本数据时，我们需要将文本转换为适合模型处理的格式。Keras提供了多种方便的方法来完成这一任务。

1.1 一键编码方法

• One-Hot编码 ：One-Hot编码是一种简单的文本编码方式，它将每个单词映射到一个唯一的整数。以下是一个示例代码：

from keras.preprocessing.text import one_hot
from keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence

# 定义文档
text = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.'
# 估计词汇表大小
words = set(text_to_word_sequence(text))
vocab_size = len(words)
print(vocab_size)
# 对文档进行整数编码
result = one_hot(text, round(vocab_size*1.3))
print(result)

运行上述代码，首先会打印出词汇表的大小，然后输出编码后的文档，结果是一个整数数组。

• 哈希技巧编码 ：整数和计数编码的一个局限性是需要维护一个词汇表及其与整数的映射。哈希技巧编码则使用单向哈希函数将单词转换为整数，避免了维护词汇表的需要，速度