NLP：从头开始的文本矢量化方法_nlp 文件向量化

作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-15 02:39:30

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nlp 文件向量化

一、说明

NLP 项目使用文本，但机器学习算法不能使用文本，除非将其转换为数字表示。这种表示通常称为向量，它可以应用于文本的任何合理单位：单个标记、n-gram、句子、段落，甚至整个文档。

在整个语料库的统计 NLP 中，应用了不同的向量化技术，例如 one-hot、计数或频率编码。在神经 NLP 中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。

本文解释并展示了所有提到的向量化技术的 Python 实现：one-hot 编码、计数器编码（词袋）、词频以及最后的词向量。

本文的技术背景是和几个Python v3.11附加库：gensim v4.3.1、pandas v2.0.1、numpy v1.26.1和nltk v3.8.1。scikit-learn v1.2.2所有示例也应该适用于较新的库版本。

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