在自然语言处理中,词袋模型是一种常用的处理文本信息的模型。 我们拿到一段文本信号后,首先应该进行分词以得到一个个token,然后将这些token用向量表示出来再送入机器学习模型中进行训练。词袋模型和TF-IDF就是一种将token转变成向量的方法。 词袋模型:首先定义一些特殊的标记词,统计这些标记词在文本中出现的次数,将这...
下面讲到的TF-IDF就是一个改进方法。 TF-IDF TF-IDF(词频-逆文档词频)是一种统计方法,用于评估一个词对于文本集中一个文本的重要程度。原本词袋模型表示文本的向量中每个位置是单词出现的次数,通过tf-idf计算出单词的重要程度代替原来的出现次数可以让文本向量更能体现文本的特征。接下来就看一下tf-idf是怎么工作...
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的主要作用就是找出某个词或某些词用以区别于其它文本,而词袋模型恰好又是找出文本中出现频率高的词语,那我们可以试想: 如果我先用词袋模型筛选出一些高热度词汇,再用tf-idf计算其权值,那得到的结果是什么呢?我们还是以之前的python代码模稍作修改看看测试结果: #!/usr/bin/env python# encoding: utf-8...
(1)构建词汇表:与词袋模型相同,遍历所有文本数据,提取所有不重复的词汇,形成一个词汇表。 (2)计算TF值:对于每个文本,遍历词汇表,计算每个词汇在文本中的TF值。 (3)计算IDF值:遍历词汇表,计算每个词汇在整个文档集合中的IDF值。 (4)计算TF-IDF值:对于每个文本,遍历词汇表,将每个词汇的TF值与IDF值相乘,得到TF...
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 ...