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...
MacBERT模型的优势在于其强大的上下文建模能力和高度可迁移的特性。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...
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...
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。
由公式可以看出,TF-IDF方法存在两个部分,一个是词频(Term Frequency),另一个则是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。其相应的数学原理和公式解释如下: 词频(TF)表示词条(关键字)在文本中出现的频率。其公式如下:其中ni,j是该词在文件dj中出现的次数,分母则是文件 dj 中所有词汇出现的次数总和; ...
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...
NLP之文本分类:「Tf-Idf、Word2Vec和BERT」三种模型比较 笔记链接 分类:A---自然语言处理 标签:NLP douzujun 粉丝-290关注 -10 +加关注
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