利用詞袋模型從文字中抽取特徵的主要步驟：
countvectorizer類實現了上述步驟中的 「tokenzing」 和 「counting」
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
corpus = [ 'this is the first document.',
'this document is the second document.',
'and this is the third one.',
'is this the first document?']
# 列印 token 資訊
print(countvectorizer().fit(corpus).vocabulary_)
# 列印 counting 資訊
print(countvectorizer().fit_transform(corpus).toarray())
from sklearn.feature_extraction.text import tfidftransformer
# 列印加權後的特徵向量資訊
print(tfidftransformer().fit_transform(countvectorizer().fit_transform(corpus).toarray()).toarray())
from sklearn.feature_extraction.text import tfidfvectorizer
# 結果與「先使用」 countvectorizer，再使用 tfidftransfomer」 相同
print(tfidfvectorizer().fit_transform(corpus).toarray())
from gensim import corpora
from gensim.models import tfidfmodel
corpus = [doc[:-1].lower().split() for doc in corpus]
# 完成 tokenzing
dictionary = corpora.dictionary(corpus)
print(dictionary.token2id)
# 完成 counting
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in corpus]
print(bow_corpus)
# 完成 weighting & normalizing
# 值為 0 的元素將不顯示
model = tfidfmodel(bow_corpus)
print([model[doc] for doc in bow_corpus])
doc2vec 文件向量
3 doc2vec 總結 4 應用任務 doc2vec 模型的目的 建立文件向量表示 doc2vec 的整體思想 在word2vec的基礎上增加了可訓練句子的矩陣 doc2vec 是無監督學習 模型出自 distributed representations of sentences and doc...
文字特徵提取
注 翻譯自 scikit learn 的 user guide 中關於文字特徵提取部分。文字分析是機器學習的一大應用領域，但是長度不一的字串行是無法直接作為演算法的輸入。為了解決這個問題，scikit learn 提供了幾個常用的文字特徵提取的方法 在這個框架下，特徵和樣本定義為 如此，乙個預料庫可...
word2vec 高效word特徵提取
幾部分，暫時沒有加實驗章節，但其實感覺word2vec一文中實驗還是做了很多任務作的，希望大家有空最好還是看一下 要解決的問題 在神經網路中學習將word對映成連續 高維 向量，其實就是個詞語特徵求取。特點 1.不同於之前的計算cooccurrence次數方法，減少計算量 2.高效 3.可以輕鬆將乙...