英语原文：Text Classification with NLP: Tf-Idf vs Word2Vec vs BERT 翻译：雷锋字幕组（关山、wiige）概要 在本文中，我将使用NLP和Python来解释3种不同的文本多分类策略：老式的词袋法（tf-ldf），著名的词嵌入法（Word2Vec）和最先进的语言模型（BERT）。NLP（自然语言处理）是人工智能的一个领域，它研究...
基本上,一个单词的值和它的计数成正比地增加,但是和它在语料库中出现的频率成反比。 先从特征工程开始,我们通过这个流程从数据中提取信息来建立特征。使用Tf-Idf向量器(vectorizer),限制为1万个单词(所以词长度将是1万),捕捉一元文法(即 "new "和 "york")和 二元文法(即 "new york")。以下是经典的计数向量...
TF-IDF的核心思想是将词汇在文档中的重要性进行综合评估。TF-IDF可以用于文本检索、文本聚类、文本分类等任务。TF-IDF的计算公式如前所述: $$ TF-IDF = TF \times IDF $$ 其中,TF(词频)表示单词在文档中出现的次数,IDF(逆向文档频率)表示单词在所有文档中的稀有程度。通常,我们使用对数函数来计算IDF: $$ I...
同样从特征的角度出发,词频向量和TF-IDF向量提取的是词语对文档的重要性特征,什么样的任务需要这种特征呢?比如垃圾邮件识别,一些垃圾邮件一般有经常出现的“垃圾”词语,就可以使用基于统计的词嵌入方法;比如关键词提取,就可以使用TF-IDF。而一些需要复杂语义和句法特征的任务,如机器阅读理解,机器翻译等,就无法使用这些...
可以观察到,对于词汇的相似度解析,MacBERT模型相对于TF-IDF、BERT模型表现更好。MacBERT能够更准确地捕捉到在字面上不相似,但在语义上却很接近的词汇之间的关系,能够捕捉到词语在上下文中的多义性和复杂关系,从而在NLP任务中获得更高的性能。 2.MacBERT模型目标...
2、针对上面的缺点,提出了BM25:实际就是TF-IDF的变形 所以BM25就优化了TF的计算过程, fi词q在文档1中出现的频率。k1 = 2, b = 0.75,后面一项一般为1,dl是文档1的长度,avgdl是所以文档的平均长度,这样的话TF的值就归一化在一个区间了。BM25在TF-IDF上增加了几个可调节的参数,使得它在应用上更加灵活和强...
与TF-IDF算法相比,在字面上不相似,语义上接近的词汇之间的相似度判别有优势。MacBERT又是对BERT模型的进一步优化,它与BERT在预训练任务上相同,但在遮蔽语言模型(MLM)任务上做了调整。通过采用全词遮蔽和Ngram遮蔽策略来选择待遮蔽的标记,可进一步提高模型对微调任务的表现。
TF-IDF:在BOW的基础上,考虑到每个字的重要程度,向量大小依然等于词表大小。可以采用的工具是gensim中的TfidfModel 基于无监督神经网络模型 词向量的平均(mean):直观理解就是将句子中每个词的词向量求平均,向量维度等于词向量维度。可以使用工具是gensim中的word2vec。
一个文档节点和一个单词节点之间的边的权重是该单词在文档中的术语频率-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF),其中术语频率是该单词在文档中出现的次数,逆文档频率是包含该单词的文档数量的对数比例的反分数。具体来说,对语料库中的所有文档使用固定大小的滑动窗口来收集共现统计信息,采用...
NLP之文本分类:「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较 参考链接:https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2668?from=wcm