21、自然语言处理与机器学习中的算法与工具

自然语言处理与机器学习中的算法与工具

在自然语言处理和机器学习领域，有许多实用的算法和工具可以帮助我们处理文本数据。本文将介绍一些常见的技术，包括词袋模型（Bag of Words, BoW）、独热编码（One-Hot Encoding）、词嵌入（Word Embedding），以及网页数据抓取的相关方法。

词袋模型（BoW）

词袋模型是一种简单而有效的文本表示方法，它忽略了文本的语法和语序，只考虑每个单词在文本中出现的频率。以下是一个使用 Sklearn 库中的 CountVectorizer 类实现词袋模型的示例代码：

print("=> list of sentences:")
for s in sent:
    print(s)
print()
bow = CountVectorizer()
bow_fit = bow.fit_transform(sent)
bag_words = pd.DataFrame(bow_fit.toarray())
bag_words.columns = bow.get_feature_names()
print("=> bag_words for the sentences:")
print(bag_words)

上述代码的操作步骤如下：
1. 定义一个句子列表 sent 。
2. 使用 CountVectorizer 类创建一个 bow 对象。
3.