11、自然语言处理中的文本表示方法详解

自然语言处理中的文本表示方法详解

在自然语言处理（NLP）中，文本表示是一个关键环节，它能够将文本数据转换为计算机可以处理的数值形式。本文将详细介绍几种常见的文本表示方法，包括 TF-IDF、分布式表示以及词嵌入，并探讨它们的原理、应用和优缺点。

TF-IDF：量化词的重要性

在之前的文本表示方法中，所有单词都被视为同等重要，没有体现出某些单词在文档中的重要性差异。TF-IDF（词频 - 逆文档频率）则解决了这个问题，它旨在量化一个给定单词相对于文档和语料库中其他单词的重要性。TF-IDF 是信息检索系统中常用的表示方案，用于从语料库中提取与给定文本查询相关的文档。

TF-IDF 的直觉是：如果一个单词 $w$ 在文档 $d$ 中出现多次，但在语料库的其他文档 $d_j$ 中出现的次数不多，那么这个单词 $w$ 对文档 $d$ 来说一定非常重要。$w$ 的重要性应该与其在 $d$ 中的频率成正比，但同时，其重要性应该与该单词在语料库其他文档 $d_j$ 中的频率成反比。数学上，这通过两个量来体现：TF 和 IDF，然后将它们组合得到 TF-IDF 分数。

• TF（词频） ：衡量一个术语或单词在给定文档中出现的频率。由于语料库中的不同文档可能长度不同，一个术语在较长文档中可能比在较短文档中出现得更频繁。为了归一化这些计数，我们将出现次数除以文档的长度。术语 $t$ 在文档 $d$ 中的 TF 定义为：
  $TF(t, d) = \frac{（术语 t 在文档 d 中的出现次数）}{（文档 d 中的总术语数）}$
• IDF（逆文档频率） ：衡量一个