相比于one-hot编码来说，TF-IDF考虑了词的出现频率，表达能力更强，但是两者存在同样的缺点即向量稀疏度...
2、TF-IDF方法：TF是频率，IDF是逆文本权重，在one-hot的基础上可以表示每个词相对文本的权重；但是缺...
独热编码（One-Hot编码）将文本转换为数学世界计算机能理解的形式，如“我喜欢你”将被编码为[1,1,1,0,0,0]。词向量（Word-Embedding）则将单词转换为低维实数向量，降低维度的同时保留语义信息。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术，通过...
SKip_gram：输入层不再是多个词向量，而是一个词向量，投影层其实什么事情都没干，直接将输入层的词向...
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）统计每个词出现的词频（TF），...
1、独热编码表示，也称one-hot，是一个长度跟已知词典大小相等的有顺序的一维向量，当与词典的词语匹配...
1.独热编码（One-Hot ，哑编码）是最基础的词向量表示方法。这种编码将词表示为一个前词的位置的值...
独热编码：假设词表中有 n 个词，那么用一个 n 维向量来表示每个词，对第 i 个词，向量的第 i ...
tfidf(w) = tf(d,w) * idf(w)简单， 不需要任何pre-train的词库和模型，而且一定程度上考虑了...