自然語言處理 文字的表示

2021-10-08 22:36:54 字數 2131 閱讀 9844

在分詞之後，如果想要做一些有意思的事情(比如文字分類和句子相似度分析等)就需要文字的表示。

文字的表示就是通過向量來表示單詞、句子以及文章。

首先來看下單詞的表示，有很多種方法。今天我們先來介紹乙個最簡單的方法。

單詞的表示首先需要有乙個詞典，這裡假設我們的詞典是這樣的：

word_dic =


['我們'


,'去'


,'爬山'


,'今天'


,'你們'


,'昨天'


,'跑步'


]
這裡只是為了更好的理解，實際上的詞典庫是很大的，比如有10萬個單詞。

假設我們現在有「我們」、「爬山」、「跑步」、「昨天」這幾個單詞，要怎麼表示呢。

我們要構造乙個維度為詞典大小的向量，首先來看「我們」，它出現在詞典的第1個位置，索引0的位置置1，其他位置置0。

#我們  (1,0,0,0,0,0,0)
然後剩下的單詞也這麼表示：

#爬山  (0,0,1,0,0,0)


#跑步 (0,0,0,0,0,1)


#昨天 (0,0,0,0,1,0)
有了單詞的表示，那麼如何表示句子呢。

假設有以下三個句子：

有了這些之後，下面介紹兩種句子的表示方法。

所謂布林表示，就是非真(1)即假(0)。

word_dic =


['我們'


,'又'


,'去'


,'爬山'


,'今天'


,'你們'


,'昨天'


,'跑步'


]
我們在這個詞典中新加了乙個單詞「又」。

句子的表示和上面單詞的表示類似，不過要同時考慮多個單詞，如果某個單詞出現了，則設對應位置的值為1，否則為0。來看幾個例子吧。

我們\今天\去\爬山：

(1,


0,1,


1,1,


0,0,


0)
怎麼來的呢，第0個位置的「我們」出現了，因此將這個位置的向量值置1，「又」沒有出現，對應位置置0，「去」出現了，置1…

最終得到的向量大小也是和詞典大小一致。

然後來看下乙個句子。

你們\昨天\跑步：

(0,


0,0,


0,0,


1,1,


1)
接著看最後乙個句子，你們\又\去\爬山\又\去\跑步：

(0,


1,1,


1,0,


1,0,


1)
這裡要注意的是「又」和「去」在句子**現了兩次，但是布林只有兩個值，非0即1，因此還是用1來表示。

這種表示方法沒有考慮單詞出現的次數，不管出現了多少次，都是通過1來表示，如果我們考慮次數，那麼就是下面這種方法。

還是以上面三個句子和詞典為例。

word_dic =


['我們'


,'又'


,'去'


,'爬山'


,'今天'


,'你們'


,'昨天'


,'跑步'


]
我們\今天\去\爬山：

(1,


0,1,


1,1,


0,0,


0)
你們\昨天\跑步：

(0,


0,0,


0,0,


1,1,


1)
因為這兩個句子中每個單詞只出現了一次，所以和布林表示法沒啥區別。

接著看最後乙個句子，你們\又\去\爬山\又\去\跑步：

(0,


2,2,


1,0,


1,0,


1)
這裡是「又」和「去」在句子**現了兩次，因此對應的值就是2。

此方法會考慮單詞出現的次數，即詞頻。

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