Извлечение текстовых признаков при обработке естественного языка
Извлечение текстовых признаков — важный шаг в процессе превращения необработанных текстовых данных в структурированные, машиночитаемые входные данные, которые можно использовать для обучения моделей машинного обучения. Он включает в себя извлечение соответствующей информации из текстовых данных для облегчения последующих задач обработки естественного языка, таких как классификация, кластеризация и поиск информации. Существует множество различных методов извлечения признаков из текстовых данных, таких как встраивание, векторизатор счета и частотно-обратная частота документа (TF-IDF).
Вложения:
В обработке естественного языка (NLP) встраивающие слои обычно используются для преобразования слов или словоподобных единиц (таких как подслова или символы) в непрерывные векторы, которые можно передать в модель машинного обучения. Например, слово «кошка» может быть представлено в виде плотного вектора [0,1, 0,2, 0,3, …, 0,9], где каждый элемент вектора представляет собой отдельный признак или измерение слова. Эти векторы могут отображать важные отношения между словами, такие как семантическое сходство, и могут использоваться в качестве входных данных для модели для выполнения таких задач, как языковой перевод или классификация текста.
Векторизатор подсчета:
CountVectorizer — это преобразователь в библиотеке scikit-learn для Python, который используется для преобразования набора текстовых документов в матрицу количества токенов. Это распространенный метод извлечения признаков из текстовых данных, особенно в области обработки естественного языка (NLP).
CountVectorizer имеет несколько параметров, которые можно настроить для настройки его поведения, например, минимальное и максимальное количество раз, когда токен должен появляться в документах, чтобы быть включенным в матрицу, и максимальное количество сохраняемых функций (токенов).
Частота термина, обратная частоте документа (TF-IDF)
TF-IDF рассчитывается как произведение частоты термина (TF) и обратной частоты документа (IDF) слова. Частота термина — это количество раз, когда слово встречается в документе, нормализованное по общему количеству слов в документе. Обратная частота документов — это логарифм общего количества документов в корпусе, деленный на количество документов, содержащих это слово.
Интуитивно понятно, что слова, которые часто встречаются в конкретном документе, но редко встречаются во многих других документах, будут иметь более высокий вес в TF-IDF. Это связано с тем, что они более специфичны для документа и менее распространены в корпусе в целом, что делает их более показательными для содержания документа. С другой стороны, слова, которые часто встречаются во многих документах, будут иметь меньший вес, поскольку они менее специфичны для какого-либо одного документа.
