10、文本表示：从基础到高级的方法解析

文本表示：从基础到高级的方法解析

1. 特征提取与文本表示的重要性

在机器学习中，特征提取是关键步骤。若输入的特征质量不佳，即便使用再好的建模算法，也难以得到理想结果，这就是计算机科学中常说的“垃圾进，垃圾出”。在自然语言处理（NLP）里，我们面临的问题是如何对文本数据进行特征工程，也就是将给定文本转换为数值形式，以便输入到NLP和机器学习算法中，这种转换被称为文本表示。

与图像、视频和语音等数据格式相比，文本的特征表示更为复杂。图像在计算机中以像素矩阵形式存储，每个矩阵元素代表一个像素的强度；视频是一系列图像帧的集合，可表示为矩阵序列；语音则通过对声波采样记录其振幅，以数值数组呈现。而文本的数学表示并不直观，因此有多种方案来解决这一问题。

文本表示方法主要分为四类：
- 基本向量化方法
- 分布式表示
- 通用语言表示
- 手工特征

2. 理解句子语义的关键数据点

在构建情感分析模型时，为了正确预测句子的情感，模型需要理解句子的含义。而正确提取句子含义的关键数据点包括：
1. 将句子拆分为词法单元，如词素、单词和短语。
2. 推导每个词法单元的含义。
3. 理解句子的句法（语法）结构。
4. 理解句子出现的上下文。

句子的语义源于这些关键点的组合，所以一个好的文本表示方案应能以最佳方式提取这些数据点，以反映文本的语言属性。

3. 向量空间模型

为了让机器学习算法处理文本数据，需将文本转换为数学形式。在文本表示中，我们使用向量空间模型（VSM），即将文本单元（字符、音素、单词、短语、句子、段落和