NLP系列——文本向量化_nlp 文档向量

NLP系列——文本向量化

主要介绍word2vec词向量算法和doc2vec文本向量算法。
文本表示是自然语言处理中的基础工作，直接影响到整个自然语言处理系统的性能，而文本向量化是文本表示的一种重要方式。
文本向量化根据对象的差异分为：
word2vec算法（词向量化）
doc2vec算法（文章向量化）
str2vec算法（句子向量化）

---

---

一、word2vec算法

1.1 词袋模型

处理过程包括两部分内容：
1）对文本中出现的每个词进行统计和编码，生成词典；
2）对每个文档统计词典中各个词出现的次数，将词的编号作为索引，生成词向量列表；

存在的问题：
1）维度灾难：对每个文档都会产生非常高维的词典空间；
2）无法保留次序信息；
3）存在语义鸿沟；

1.2 词空间模型

分布假说的核心思想：上下文相似的词，其语义也相似。

神经网络模型能够灵活的对上下文进行建模，构造词表示。
神经网络的词向量模型：根据上下文与目标词之间的关系进行建模

1.3 神经网络语言模型（Neural Network Language Model NNLM）

目标：
构建一个语言概率模型

基本流程：
从语料库中搜集一系列长度为n的文本序列$w_{i-(n-1)},...,w_{i-1},w_i$，假设这些长度为n的文本序列组成的集合为$D$，NNLM的目标函数为：
$$\sum _{D}P(w_i|w_{i-(n-1)},...,w_{i-1})$$
NNLM模型采用的是经典的三层前馈神经网络结构，其中包括输入层、中间层、隐藏层和输出层三部分。
为了解决词袋模型数据稀疏问题，输入层的输入为低维度的、紧密的词向量，具体操作犯法是将词序列$w_{i-(n-1)},...,w_{i-1}$中的每个词向量按照顺序拼接，得到：
x = [ v ( w