12、自然语言处理中的特征工程与算法

自然语言处理中的特征工程与算法

在自然语言处理（NLP）领域，特征工程是至关重要的一环，它能够帮助我们从文本数据中提取有价值的信息，从而构建更有效的模型。本文将详细介绍NLP中常用的特征工程技术，包括n - gram、词袋模型（Bag of Words），并探讨相关的语义工具和统计特征。

1. n - gram

n - gram是一种将文本序列划分为连续的n个元素的技术，这些元素可以是字符或单词。当n = 2时，称为bigram；当n = 3时，称为trigram。

1.1 trigram示例

以字符序列为例，假设我们有一个字符序列“AGCT”，生成trigram的过程如下：
从第一个字符开始，每次取连续的3个字符作为一个trigram。
- 第一个trigram是“AGC”
- 下一个trigram是“GCT”

这种重叠的序列有助于保留文本的上下文信息。如果使用更大的n值，如five - gram或six - gram，可以存储更多的上下文，但需要更多的空间和时间来处理数据集。

1.2 n - gram的实现

我们可以使用nltk库来实现n - gram。相关代码可以在以下GitHub链接中找到：
https://github.com/jalajthanaki/NLPython/tree/master/ch5/n_gram

1.3 n - gram的应用