14、自然语言处理中的特征工程与算法：从基础到高级

自然语言处理中的特征工程与算法：从基础到高级

在自然语言处理（NLP）领域，特征工程是至关重要的一环，它能帮助我们将文本数据转化为适合机器学习算法处理的形式。本文将介绍一些基础的特征工程技术，如索引和排序，以及高级的词向量（word2vec）技术。

1. 索引（Indexing）

索引是一种将分类数据转换为数值格式的有用技术。在NLP应用中，数据属性可能是分类的，我们需要将其转换为特定的数值。SparkML库提供了多种API来生成索引，其中 StringIndexer API根据分类数据的频率分配索引，最频繁的类别索引值为0。示例链接： https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#stringindexer

当需要将数值转换回分类值时，可以使用 IndexToString API。示例链接： https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#indextostring

索引的应用场景 ：
- 在处理多类分类器时，如果目标类别是文本格式，可使用 <