Python与自然语言处理——文本向量化（一）_向量化 excel

文本向量化（一）

文本向量化概述

• 文本向量化是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。
• 主要技术
  • word2vec
  • doc2vec
  • str2vec

向量化算法word2vec

词袋模型

• 最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法
• 方法：
  • 基于出现的词语构建词典（唯一索引）
  • 统计每个单词出现的词频构成向量
• 存在的问题
  • 维度灾难
  • 无法保留语序信息
  • 存在语义鸿沟的问题

神经网络语言模型（NNLM）

• 特点
  与传统方法估算$P\left(w_i|w_{i-\left(n-1\right)},\cdots ,w_{i-1}\right)$不同，NNLM直接通过一个神经网络结构对$n$元条件概率进行估计。
• 基本结构
  
• 大致操作
  从语料库中搜集一系列长度为$n$的文本序列$w_{i-\left(n-1\right)},\cdots ,w_{i-1},w_i$，假设这些长度为$n$的文本序列组成的集合为$D$，那么NNLM的目标函数为：
  ∑ D P ( w i ∣ w i − ( n − 1 ) , ⋯ &ThinSpace; , w i − 1 ) \sum\nolimits_D {P\left( { {w_i}\left| { {w_{i - \left( {n - 1} \right)}}, \cdots ,{w_{i - 1}}} \right.} \right)} ∑D​P(wi​∣∣​wi−(n−1)​,⋯,wi−1​<