Unigram:单个词。 Bigram:连续的两个词。 Trigram:连续的三个词。 更高阶的 n-gram。 应用场景 文本分类:如垃圾邮件识别、情感分析等。 信息检索:提高搜索结果的相关性。 自然语言处理:如机器翻译、命名实体识别等。 示例代码 以下是一个使用自定义词汇表和 n-gram 范围的CountVectorizer示例: ...
表2.1 词表中词的个数为20000词下,不同n对应的n-gram个数此处以语料“我爱自然语言处理”为例。它的词汇表中只包含三个词,即“我”“爱”“自然语言处理”。如果采用bigram语言模型,那么gram的个数为32=9个;如果采用trigram语言模型,那么gram的个数为33=27个。可以看到,随着n的增大,gram的个数呈指数上升...
使用unigram 的 MLE 概率,或者其他的平滑概率 使用zero-gram 的概率,也称为 uniform model,其值为 P_{w_i}=\frac{1}{|V|}, |V| 是词表的大小 计算公式中的 \lambda 可以在 held-out set 上面用 EM 算法迭代出来,一般不会为每个 w_{i-N+1}^{i-1} 计算一个单独的 \lambda_{i-N+1}^{i-...
词汇表限制:TF-IDF 算法需要构建词汇表来对文本进行表示,词汇表的大小会对算法的性能和计算开销产生影响,同时也可能存在未登录词的问题。 主题混杂问题:在包含多个主题的文档中,TF-IDF 算法可能会给予一些频繁出现的词较高的权重,导致提取的关键词并不完全与文档主题相关。 3.关键知识点总结: 在N-gram模型中,N表...
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IDF(全称 InverseDocumentFrequency),中文含义逆文档频率,即该关键词出现在所有文档里面的一种数据集合。 TF-IDF 的计算过程为: 代码语言:txt 复制 1. 第一步,计算词频。 词频(TF)= 文章的总词数某个词在文章中的出现次数 或者 词频(TF)= 该文出现次数最多的词出现的次数某个词在文章中的出现次数 ...
表1表明,不论是摘要、题名,还是题名+摘要,切分出的候选关键词条中频次为1的数量非常大,占90%左右。在数据源够大的情况下,N元切分后的词条,词频越高则成词的可能性越大,而一些低频词往往是错切词,可直接排除,以减少后继各过滤算法的数据量,提高运行速度。本文设置词频阈值r为2,即排除掉词频为1的词条。 对...
词汇表限制:TF-IDF 算法需要构建词汇表来对文本进行表示,词汇表的大小会对算法的性能和计算开销产生影响,同时也可能存在未登录词的问题。 主题混杂问题:在包含多个主题的文档中,TF-IDF 算法可能会给予一些频繁出现的词较高的权重,导致提取的关键词并不完全与文档主题相关。
1、VSM的优点是单词向量稀疏,计算效率高,但是由于自然语言中一词多义和多词一义现象的存在,基于单词向量的文本表示未必能准确表达两个文本的相似度。而LSA是用文本的话题来表示文本,文本的话题相似则文本的语义也相似,这样可以解决同义词和多义词的问题。