在自然语言处理和文本挖掘领域,文本向量化是将文本数据转换为数值型特征向量的过程,这是机器学习算法能够处理文本数据的前提。本文将详细介绍两种经典的文本向量化方法:词袋模型和TF-IDF(词频-逆文档频率),通过对比和分析,帮助读者深入理解这两种方法的原理和应用。
idf(t,D)=log(N/|d∈D:t∈d|) 也就是说,如果n-grams在很多个文档中都出现,那么idf值计算出来就很小(最极端的情况,在所有文档中都出现,则idf值为0),这种情况下可以认为这个n-grams对不同文本的区分能力很差。 tfidf(t,d,D)=tf(t,d)⋅idf(t,D),为两个指标之积,那些在一个文本中出现频次高...
用TF-IDF构建的词袋模型可以更好的表达文本特征,TF-IDF常被用于文本分类任务中的的文本向量化表示。 注意TF-IDF实现的是文本向量化表示,而不能用于预训练生成词向量,这点还是有区别的。 补充:IDF的理解 公式中log是以10为底的对数函数,函数图像如下图所示,y随x的增加而增加;n总是大于等于k的,n的值不变,k变...
由此得到词袋模型中词汇的tf-idf值,值越高说明该词区分每条语句的效果越好。 但我们做特征工程追求的是泛化能力,即寻找能更好的概括整体文本的特征的词汇,与tf-idf追求的结果恰恰相反,所以我们可以看到像alert、script这种在安全从业者看来明显的攻击特征在上面结果中的权值反而很低。 我们再回过头来看看tf-idf的缺陷...
TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性 代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据 第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表 ...