文本向量化技术

已于 2025-01-09 16:34:40 修改
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文章标签： python 人工智能 深度学习
于 2024-12-30 16:52:01 首次发布
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词袋法

使用sklearn提供的CountVectorizer类，样例如下：

def corpus4sklearn():
    return ["i am chinese", "i am in Hubei"]

def bow_extracter(corpus):
    # ngram_range是说可以把几个词连起来视作一个特征,bow一般就是一个词一个特征，否则特征数会爆炸
    vectorizer = CountVectorizer(stop_words=None, ngram_range=(1, 1), analyzer="word")
    return do_extracter(vectorizer, corpus)


def do_extracter(vectorizer, corpus):
    mat = vectorizer.fit_transform(corpus)
    print("feature num:%d" % mat.shape[1])
    print("vocab:%s" % vectorizer.vocabulary_)
    return
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Python中的Doc2Vec文本向量化技术
laugh666的博客
08-09 503
Doc2Vec是一种文本向量化技术，它可以将不定长的文本转换为定长的向量表示，方便于机器学习算法对文本进行处理和分析。Python中有现成的Doc2Vec实现，我们可以使用gensim库快速的实现Doc2Vec模型的训练和应用。这里我们简单的使用gensim自带的预处理函数进行处理。除了转换新文本外，我们还可以使用model.docvecs.most_similar方法查找与指定文本最相似的文本。至此，我们成功的使用Python中的Doc2Vec技术将文本转换为向量表示，并进行了简单的应用。
文本向量化
08-23 1095
词嵌入是一种表示单词的方法，它将词汇表中的每个单词表示为一个普通的向量。不同于传统的只包含0和1的One-Hot向量，词嵌入向量是一串普通的数字。这样的向量将单词嵌入到一个数学空间中，因此称为"词嵌入"。● 如何进行词嵌入？要进行词嵌入，我们需要通过神经网络进行训练，训练得到的网络权重形成的向量就是我们最终需要的词向量。● 词汇表征和语言模型自然语言处理的核心是建立语言模型，从深度学习的角度来看，我们可以将自然语言处理的语言模型视为一个监督学习问题。
TF-IDF文本向量化
weston95的博客
09-06 561
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000) # 选择前1000个最重要的词汇。# 将TF-IDF矩阵转换为DataFrame。# 将TF-IDF特征保存到新的Excel文件。# 创建一个TF-IDF向量化器。# 将清洗后的文本进行向量化。# 读取处理后的数据。
文本处理-分词、向量化、TF-IDF理论和实现
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MyObject-C的专栏
06-28 2万+
分词 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 1. 分词的基本原理 　　　　现代分词都是基于统计的分词，而统计的...
NLP10-TF-IDF文本向量化
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m0_74803856的博客
03-02 181
TF-IDF文本向量化
使用 TF-IDF 算法将文本向量化
guguo666的博客
11-12 5086
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency)，IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考TF-IDF算法介绍及实现TF-IDF算法详解百度百科——tf-idf。
自然语言处理之文本向量化（词袋模型、TF-IDF）
永远飞翔的鸟
03-07 9564
目录 1.词袋模型（Bag of words，简称 BoW ） 2.词频向量化 3.TF-IDF处理 3.1TF 3.2IDF 4 CountVectorizer与TfidfVectorizer的异同： 5.sklearn中TfidfTransformer和TfidfVectorizer对tf-idf的计算方式 6.实战 文本数据预处理的第一步通常是进行分词，分词后会进行...
NLP自然语言处理——关键词提取之 TF-IDF 算法（五分钟带你深刻领悟TF-IDF算法的精髓）
荆鹏的博客
09-13 1万+
新手入门保姆级教程!!!自然语言文本预处理、TF-IDF算法详解（三个维度：原理、流程图、代码）、好玩的中文关键词“词云生成”（解决乱码问题）# 获取停用词# 加载文档集，对文档集过滤词性和停用词# 使用TF-IDF提取关键词# 将过滤后的文档集转化为文本列表# 创建TF-IDF向量化器# 计算TF-IDF权重# 获取特征词列表。
合合信息Embedding模型：引领中文文本向量化技术新高度
阿牛的博客
04-23 1万+
目前，随着 LangChain + LLM模型的火热，除了层出不穷的大模型外，因为检索的能力会很大程度影响最终的问答效果，所以文本的向量表示模型也是大家比较关注的。在人工智能的世界里，文本向量化技术是连接自然语言处理（NLP）与机器学习的桥梁。它能将复杂的文本数据转换成机器可理解的向量形式，从而使得机器能够更加高效地处理和分析文本数据。最近，合合信息发布的acge_text_embedding 句子向量模型在中文文本向量化领域取得了突破性进展，荣获MTEB中文榜单第一的成绩。
Python文本特征抽取与向量化算法学习
09-20
【Python文本特征抽取与向量化算法】是自然语言处理领域中的关键步骤，它涉及将非结构化的文本数据转化为机器学习模型可理解的数值形式。在处理文本数据时，首要任务是将文本信息提取成有意义的特征，然后进行向量化...
[自然语言处理] 文本向量化技术
panjiao119的博客
09-26 4239
前期准备 使用文本向量化的前提是要对文章进行分词，分词可以参考前一篇文章。然后将分好的词进行向量化处理，以便计算机能够识别文本。常见的文本向量化技术有词频统计技术、TF-IDF技术等。 词频统计技术 词频统计技术是很直观的，文本被分词之后。 用每一个词作为维度key，有单词对应的位置为1，其他为0，向量长度和词典大小相同。然后给每个维度使用词频当作权值。词频统计技术默认出现频率越
【机器学习】TF-IDF以及TfidfVectorizer
m0_67173953的博客
09-17 1213
TfidfVectorizer使用的计算TF-IDF的公式与定义有差别。但实际上表达的意思是相同的，都是在该文档中的重要性TF乘以在语料库中的重要性IDF的乘积。np.log()其实是以e为底的，所以如果要计算以其他数为底的对数，需要进行换底公式LogablogcblogcaLoga​blogc​alogc​b​def Log(newd,number): #newd新底Log(10,10)
文本TF-IDF特征获取方法及文本向量化方法
ai-july
03-05 4795
一 获取文本的TF-IDF特征 1. 文本向量化特征的不足 　　　　在将文本分词并向量化后，我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量，比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中，我们将下面4个短文本做了词频统计： corpus=["I come to China to travel", "This is a car polupar in China",...
详解TF-IDF
real_ilin的博客
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IF-IDF概念 TF-IDF是NLP中常用的方法，也比较经典。IF-IDF的思想：如果一个词在文档中出现了很多次，但是这个词在其它文档中出现的次数很少，则这个词对这篇文档很重要，在一定程度上可以代表这个文档的关键信息。所以在网页搜索、关键词提取中常用到IF-IDF。 TF-IDF就是tf−idf(t,d)=tf(t,d)×idf(t)tf-idf(t,d)=tf(t,d) \times idf(...
NLP中的名词术语：TF-IDF
m0_58758292的博客
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文本摘要：使用TF-IDF对文档中的词进行加权，以便生成文档的摘要，提炼文档的主要内容。# 如何使用Python和scikit-learn库中的TfidfVectorizer来# 对文档中的词进行加权，以生成文档的摘要，提炼文档的主要内容。# 示例文档corpus = [',# 创建TF-IDF向量化器# 计算文档的TF-IDF值# 获取关键词的索引# 打印文档的摘要# 在这个示例中，我们使用TfidfVectorizer计算文档的TF-IDF值，
Python数据分析案例13——文本特征抽取(TfidfVectorizer)
weixin_46277779的博客
12-30 9847
对文本数据进行TF-idf词频计算和词向量化，变为数值型特征变量，然后进行机器学习模型计算。
【Sklearn】 基于Sklearn-TfidfVectorizer文本分类
我的数据分析师之路
07-26 1920
构建TF-IDF矩阵，进行简单文本分类
文本向量化＋kmeans
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### 文本向量化方法 为了使计算机能够理解并处理文本数据，通常会采用多种方式将其转换成数值型特征向量。常见的文本向量化技术有词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF加权方案以及基于分布式表示的方法如Word2Vec或GloVe。 #### 词袋模型 (BoW) 这是一种最简单的文本向量化形式，在该模型下，文档被视作单词集合而忽略了语法和顺序信息。具体来说就是统计每篇文档中各个词语出现次数作为特征值构建矩阵[^1]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = [ 'This is the first document.', 'This document is the second document.' ] vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) print(X.toarray()) ``` #### TF-IDF 加权 相比于单纯的词频计数，TF-IDF不仅考虑了某个词汇在单个文件内的频率还加入了逆文档频率因子来衡量这个词在整个语料库的重要性程度。这种方法可以有效减少那些频繁出现在大多数样本里却缺乏区分度的通用词汇的影响[^2]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() Tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus) print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) print(Tfidf_matrix.toarray()) ``` ### KMeans 聚类结合应用实例 完成上述任意向量化操作之后就可以利用得到的结果来进行KMeans聚类分析了。下面给出一个完整的例子展示如何通过TF-IDF向量化后的文本执行KMeans聚类： ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def load_data(): categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc'] newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42) return newsgroups_train.data[:50] data = load_data() # 向量化 vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english", max_features=1000) vectors = vectorizer.fit_transform(data) # 执行KMeans聚类 true_k = 2 model = KMeans(n_clusters=true_k, init='k-means++', max_iter=100, n_init=1) model.fit(vectors) order_centroids = model.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1] terms = vectorizer.get_feature_names_out() for i in range(true_k): print(f"Cluster {i}:") top_terms = [terms[ind] for ind in order_centroids[i, :10]] print(' '.join(top_terms)) ``` 此代码片段展示了加载新闻组数据集的一部分，并对其进行预处理、向量化再实施KMeans聚类的过程。最终输出每个簇中最具有代表性的十个关键词以便于观察不同类别之间的差异性[^3]。
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