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在BoW模型中#xff0c;文本被表示为一个词的无序集合#xff0c;而忽略了词…词袋Bag

Words,

词袋BoW是一种用于文本处理的特征提取方法常用于自然语言处理NLP任务中。

在BoW模型中文本被表示为一个词的无序集合而忽略了词的顺序和语法结构。

工作原理

词汇表的构建首先BoW会构建一个词汇表包含在所有文档中出现的独特词汇。

文档表示接下来每个文档都通过词汇表转化为向量。

这个向量的长度与词汇表中的词数相同每个位置表示一个词的出现次数。

这样文档就可以通过这个向量来表示。

词频计数词袋模型只关心某个词在文档中出现的频率也可以是二元计数出现或不出现。

忽略词序它不关心词的顺序即我爱你和你爱我会被表示为相同的向量。

稀疏表示由于每个文档只包含词汇表中的一部分词词袋向量大部分位置为零属于典型的稀疏向量。

Python

我们可以使用sklearn库中的CountVectorizer来构建词袋模型。

下面是一个例子。

示例代码

sklearn.feature_extraction.text

import

vectorizer.fit_transform(documents)#

获取词汇表

vectorizer.get_feature_names_out()#

输出词汇表

...]。

稀疏矩阵文档中的每个词对应词汇表中的一个位置矩阵中的值表示该词在文档中的出现频次。

稠密矩阵将稀疏矩阵转化为密集的矩阵使得每一行都对应于一个文档每个单元格表示词汇表中对应词汇在该文档中出现的次数。

例如某一行代表文档1某一列代表词汇表中的某个词数值为该词在文档1中出现的次数。

运行结果

1]]第一行表示文档1的词频其中“amazing”出现了1次“is”出现了1次“learning”出现了2次依此类推。

第二行表示文档2类似地解释每个词的出现频率。

词袋模型是一种简单且有效的文本表示方法常用于文本分类、文本聚类等任务中。

通过sklearn中的CountVectorizer可以轻松实现词袋模型并将文档转化为机器学习模型所需的特征向量。