2020/04/04
文章[1]中对文本处理中的核心进行了说明：
- 怎么表示单词、句子
- 怎么表示单词或者句子中的语义信息
- 怎么衡量单词之间、句子之间的相似度。
（上面这几点真的跟我现在研究的这个东西，我所要追求的东西，非常相似）
文中提到了两种模型，词袋模型，也就是我之前在webshell检测中所使用的方式，但是他的使用方式更像是one-hot方式，就是只有是否出现，并没有具体的频率。可能是因为使用的范例问题。词袋模型的缺点包括1）不能计算词之间的相似度，他举出的范例是one-hot编码方式，感觉如果是词频的话，句子的相似度应该会高，跟我之前看的那本《海量数据挖掘》中提到的信息有关。
2）利用词袋模型中会产生非常巨大的向量，但是这种向量的内容是非常稀疏的。
词向量模型，这种模型把每个词都化为一个向量，这样就可以进行相似度的比较。同时维度可控。
总结：文章[1]中说的是词袋模型，具体实现是one-hot形式；然后包括了词向量。
文章[2]中对这个定义就更具体，他的语言中说法是，对于文本向量化有三种方式，包括one-hot、词袋模型、TF-IDF。所以他的定义方式跟[1]中的不一样。
文章[3]中的说法更准确， 就是说词袋模型就是你把句子拆开，然后可以利用one-hot，或者词频，甚至是tf-idf来表示，而不是[2]中的将one-hot和词袋模型分开。
文章[4]中的说法验证我的的想法，one-hot只是词袋模型的一种说法。
关于具体的词向量内容，他们都没有具体说明，但是从[1]中的书说法，他就是将词转化为了一个向量。关于具体的实现，后面再来学习。
sklearn自带了相关的文本处理api[5]，这里主要设计了使用词袋模型，还有tf-idf模型。这里的词袋模型会把这个词弄成频率的样子。
关于tf-idf的实现方式有两种，一种是词袋模型CountVectorizer之后，在利用TfidfTransformer 。或者，直接TfidfVectorizer。得到的结果是一样的。
[6]是对api的详解。
参考文献
[1]从词袋模型到词向量
[2]机器学习实践：中文文本预处理（one-hot/词袋模型/TF-IDF）
[3]词袋模型和词向量模型的区别，词向量模型算不算的上文本表示模型？
[4]如何系统学习文本分类
[5]文本数据预处理：sklearn 中 CountVectorizer、TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer
[6]sklearn——CountVectorizer详解
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