NLTK（9.2）生成特征向量与文本相似度

最新推荐文章于 2024-10-26 03:43:36 发布
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本文介绍了五种常见的文本特征向量化方法，包括词集模型、词袋模型、TFIDF向量化、N-gram模型及word2vec模型，详细解析了每种方法的特点及其在文本分析中的应用。

文章目录

生成对应特征向量

几种文本特征向量化方法

1.词集模型：one-hot编码向量化文本（统计各词在文本中是否出现）

2.词袋模型：文档中出现的词对应的one-hot向量相加（统计各词在文本中出现次数，在词集模型的基础上。）

3.词袋模型+IDF：TFIDF向量化文本（词袋模型+IDF值，考虑了词的重要性）

4.N-gram模型：考虑了词的顺序

5.word2vec模型：使用文章中所有词的平均词向量作为文章的向量

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