1.载入文档1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding: utf-8 -*-
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4 import pandas as pd
5 import re
6 import jieba
7 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
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数据结构枚举（Enumeration）enum color
{
red,blue,green
}
color.red //取单个值
color.values() //['red','blue','green']
color.ordinal("red") //0向量（Vector）向量（Vector）类和传统数组非常相似，但是Vector的大小能根据需要动态的变化，在创建对象的时候不必给
1 文本表示是什么 为什么需要文本表示：文字是人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，我们需要将其转化为神经网络可以处理的数据类型。 文本表示的形式：类比与语音图像，我们希望可以将文字或单词转化为向量 文本的表示如下图所示2 One-hot编码 One-hot即独立热词，词语被表示成一个维度为词表大小的向量，这个向量中只有一个维度是1其他位置都是0。 假如词表中只有四个个词“奥巴马”、“特
Word2Vec1. 背景知识2. CBOW, Skip-Gram介绍2.1 以单个词语为输入的情况2.2 CBOW2.3 Skip-Gram3. 优化计算效率的两种方法3.1 Hierarchical Softmax3.2 Negative Sampling 1. 背景知识在NLP任务中，很多时候我们处理文本的细粒度的是词语，所以我们需要将词语转换成向量的形式以进行各式各样的计算。最初也是最简
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2024-04-03 10:25:39
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目录前言1、文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick1.1 词袋模型1.2 词袋模型之向量化1.3 Hash Trick1.4 向量化与Hash Trick小结2、个人感觉2、参考博客 前言记得第一次面试腾讯的时候，愣头青一个，当时面试官问我，离散特征怎么进行处理，直接扔给他一个答案，独热编码！然后面试官直接怼，当一个离散特征进行独热编码后的特征维度有一百万一千万怎么办？XGB不能处理这么高
文章目录前言==3.文本数据转化为数值向量==1.CounterVectorizer---one hot矩阵举例子：傻瓜解释：2. TfidfVectorizer---one hot 矩阵的变换一个例子：综合对比两者 Counter VS TFIDF3.Word2Vec三者之间的差异与联系数据降维利用max_feature来进行维度的控制利用pca降维 前言上面一篇博客文本分类流程（一）文本分类
word2vec最主要的目的就是进行文本向量化词向量维度通常是50-300维，goole官方提供的一般是用300维，有了词向量就可以用各种方法进行相似度计算；一般维度越高，提供的信息越多，计算结果可靠性也更值得信赖。普通的向量空间模型没有考虑语义、语法以及上下文联系等信息，忽略了中文文本一词多义的现象，容易造成信息遗漏。而基于词语分布式表达的方法( Word2vec）则能够很好地解决上述问题，将每
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2023-12-01 13:34:21
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参考原文：LE, Quoc V.; MIKOLOV, Tomas. Distributed representations of sentences and documents. arXiv preprint arXiv:1405.4053, 2014.这篇论文提出了一个使用Word2vec的原理创建句子的特征向量的方法，阅读需要先掌握Word2vec的相关知识，这里推荐一篇博文《Word2ve
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2024-05-13 12:45:40
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word2vec词向量通俗化解释：word2vec（word to vector）是一个将单词转换成向量形式的工具。作用：word2vec适合用作序列数据的分类，聚类和相似度计算。有用作app下载推荐系统中的，也有用在推荐系统和广告系统上的，也可以用在机器人对话类别判决系统上。算法：首先这是一个逻辑回归（分类）问题，使用最大似然估计。 在已知历史单词，要最大化下一个单词出现的概率，使用s
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2024-04-17 15:27:33
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1人类的语言在计算机中是无法直接被识别的，只能换算成二进制代码组成的机器语言计算机才能识别，并对其进行相关操作。因此要实现对语言文本的处理，首要条件就是对文本建立模型以使得机器能够识别处理。1986年，Hinton首次提出了分布式表达（Distributed Representation，DR）概念，简称词向量（Word Embedding）[30]。词向量是将大量的文本集中进行训练并统计，之后将
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2024-04-15 15:48:26
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一、简介 Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一，属于NLP 领域。它是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程。它是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。 Word2vec 在整个 NLP 里的位置可以用下图表示：二、词向量（Word Embedding） 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedd
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2023-09-06 18:52:45
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目录中文语料处理法一：语料处理为列表法二：语料是文件（处理为迭代器）对一个目录下的所有文件生效（法1） 对一个目录下的所有文件生效（法2）class : gensim.models.word2vec.PathLineSentences对于单个文件语料，使用LineSentence语料库获取语料word2vec中文语料处理及模型训练实践python gensim训练 word2v
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2024-10-08 12:29:43
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本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数10. 相关系数 & 相关距离11. 信息熵1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种
Word2Vec解释一、Word2Vec梗概字面意思：即Word to Vector，由词到向量的方法。专业解释：Word2Vec使用一层神经网络将one-hot（独热编码）形式的词向量映射到分布式形式的词向量。使用了Hierarchical softmax， negative sampling等技巧进行训练速度上的优化1。作用：我们日常生活中使用的自然语言不能够直接被计算机所理解，当我们需要对这
Skip-gram 模型没有隐藏层。 但与CBOW 模型输入上下文词的平均词向量不同，Skip-gram 模型是从目标词ω 的上下文中选择一个词，将其词向量组成上下文的表示。对整个语料而言， Skip-gram 模型的目标函数为: Skip-gram 和CBOW 实际上是word2vec 两种不同思想的实现:CBOW 的目标是根据上下文来预测当前词语的概
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2024-04-17 17:51:17
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word2vec的基础知识1. 词向量1.1 one-hot representation1.2 Distributioned representation2. 语言模型：2.1 传统语言模型2.2 N-gram2.3 神经网络概率模型3. word2vec3.1 CBOW3.2 Skip-gram参考链接： word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word
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2024-07-12 16:06:27
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1. 词向量模型的核心思想文本的词向量表示又叫文本的分布式表示，它源自于语言学家的语境理论。语言学家Firth认为：“语言是人类的生活方式，词语的含义根植于人类赖以生存的社会活动中”；也就是说，词语的含义存在于语境中，由它与其上下文单词的搭配关系体现，这就是词向量分布式假设的核心思想[1-2]。2. 词向量模型根据该思想，词向量模型就是学习单词间的搭配关系，这容易定义成三类任务：给定上下文词，预测
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2024-01-19 22:45:13
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前言把看过的模型总结一下吧，方便以后看。研究历程在对新闻文本数据进行处理和分析的过程中，文本向量化是最基本的步骤。独热编码，是基于词袋模型的文本特征提取方法，例如该方法生成向量是根据单词是否在词典中出现或出现次数来处理的，如果在词典中出现则该维就是1，该维数字还可能是该单词在词典中出现的次数，不管怎么样，其余各维均是0，这种传统的文本向量化方法产生的向量简单且包含词频信息，但是向量维度爆炸，矩阵稀
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2024-09-26 14:44:52
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文本预处理之向量化与Hash Trick1. 词袋模型2. 词袋模型之向量化3. Hash Trick4.向量化与Hash Trick小结 1. 词袋模型在讲向量化与Hash Trick之前，我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词，在分词之后
之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。 今天来写下tensoflow版的代码。 再来感受下它的魅力。 tensorflow比Keras更接近底层，可以更方便让我们理解Word2vector如何应用在文本分类中 简化版例子。算例第一步：导入包#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: yudeng
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2024-04-15 14:52:05
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