人工智能自然语言处理:N-gram和TF-IDF模型详解 1.N-gram 模型 N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作,形成了长度是 N 的字节片段序列。 每一个字节片段称为 gram,对所有 gram 的出现频度进行统计,并且按照事先设定好的阈值进行过滤,
corpus=['Bob likes to play basketball, Jim likes too.','Bob also likes to play football games.']#ngram_range=(2, 2)表明适应2-gram,decode_error="ignore"忽略异常字符,token_pattern按照单词切割ngram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2), decode_error="ignore", token_pattern= r...
N-gram模型在文本分类中如何应用? 1、one-hot 一般是针对于标签而言,比如现在有猫:0,狗:1,人:2,船:3,车:4这五类,那么就有: 猫:[1,0,0,0,0] 狗:[0,1,0,0,0] 人:[0,0,1,0,0] 船:[0,0,0,1,0] 车:[0,0,0,0,1] 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sk...
- `ngram_range`: 使用的最大n-gram长度。例如，`(1, 1)`表示仅使用单个词，而`(1, 2)`表示使用单个词和二元词组。使用TfidfVectorizer进行文本分类 在机器学习任务中，可以将TF-IDF向量作为模型的输入特征。以下是一个简单的示例，展示如何使用TF-IDF向量和逻辑回归分类器进行文本分类：```python from skl...
[文本语义相似] 基于ngram-tf-idf的余弦距离 文本相似在问答系统中有很重要的应用,如基于知识的问答系统(Knowledge-based QA),基于文档的问答系统(Documen-based QA),以及基于FAQ的问答系统(Community-QA)等。像 对于问题的内容,需要进行相似度匹配,从而选择出与问题最接近,同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-...
2. ngram_range: 将连续的token组合为一个token 3. max_df=0.8: token出现的文档数 / 总文档数 的最大值 (有10个文档,构建词表时,选用的token最多出现在8个文档中。即:这个token在每个文档中都有就没意义了) 4. min_df: token出现的文档数 / 总文档数 的最小值 ...
N-gram 范围:ngram_range 参数可以用于设置词组的大小,例如,(1, 2) 会包含单个词和两个词的组合。 稀疏矩阵:出于内存效率的考虑,结果通常以稀疏矩阵的形式存储。 注意: 每个行和列都代表一个句子。 对角线上的元素都是 1,因为一个句子与其自身的相似度当然是最高的。 矩阵是对称的,因为句子 A 对于句子 B...
3. TFIDF的变体与优化： 平滑技术：用于更准确反映词的重要性，避免某些词因出现次数过少而被忽视。 基于ngram与词向量的TFIDF：这些变体旨在捕捉词汇的组合与语义信息，以提升TFIDF算法的性能和适用范围。4. TFIDF的实际价值： 在搜索引擎中，TFIDF可用于计算查询与文档的相关性，以优化搜索结果。
机器学习-文本分类(1)之独热编码、词袋模型、N-gram、TF-IDF,1、one-hot一般是针对于标签而言,比如现在有猫:0,狗:1,人:2,船:3,车:4这五类,那么就有:猫:[1,0,0,0,0]狗:[0,1,0,0,0]人:[0,0,1,0,0]船:[0,0,0,1,0]车:[0,0,0,0,1]fromsklearnimportpreproces
ngram_range:指定提取的n-gram范围,例如(1, 2)表示同时提取单个词和两个词的组合。 smooth_idf:默认为True,通过在分母加1来平滑IDF计算,避免分母为零。 2.3 工作流程 分词:对文本进行分词(默认按空格分隔,中文需要额外的分词工具)。 构建词汇表:根据所有文档中的词生成一个唯一的词汇表。