文本特征提取

作者: XIN71 | 来源:发表于2019-03-07 11:04 被阅读12次

文本特征提取

文本特征提取:

  • 将文本数据转化成特征向量的过程
  • 比较常用的文本特征表示法为词袋法

词袋法:

  • 不考虑词语的出现顺序,每个出现过的单词单独作为一列特征
  • 这些不重复的特征词汇集合为词表
  • 每一个文本可以在很长的词汇表上统计处一个很多列的特征向量
  • 如果每个文本都出现的词汇,一般被标记为停用词不计入特征向量

两个API:

  • Countvectorizer:
    • 只考虑词汇在文本中出现的频率
  • TfidfVectorizer:
    • 除了考量某些词汇在文本中出现的频率,还关注包含这个词汇的所有文本的数量
    • 能够消减高频没有意义的词带来的影响

相比之下,文本条目越多,Tfidf的效果越明显

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