注：翻譯自 scikit-learn 的 user guide 中關於文字特徵提取部分。
文字分析是機器學習的一大應用領域，但是長度不一的字串行是無法直接作為演算法的輸入。為了解決這個問題，scikit-learn 提供了幾個常用的文字特徵提取的方法：
在這個框架下，特徵和樣本定義為：
如此，乙個預料庫可以由乙個矩陣表示，它的行代表了一篇文件，它的列則表示乙個單詞在這個文件中出現的頻率。
我們稱這種將文字轉換為數值特徵向量的處理為向量化，這個策略（分詞 tokenization、計數 counting 和歸一化 normalization）稱為詞袋模型。詞袋模型忽視了詞與詞之間的位置資訊
大部分文件只使用了語料庫中非常小的一部分單詞，導致的結果就是矩陣中絕大部分（大於99%）的特徵數值都是零。為了可以儲存這個大型矩陣同時加速代數運算，我們必須採用稀疏表示，比如採用 scipy.sparse 包
countvectorizer 在乙個類內實現了分詞和計數
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizervectorizer = countvectorizer()corpus = [
'this is the first document.',
'this is the second second document.',
'and the third one.',
'is this the first document?',
]x = vectorizer.fit_transform(corpus)
文字特徵 特徵提取（一）
本文的內容主要來自於quora上的乙個問題，這裡簡單的做一下總結，感興趣的可檢視原帖 為了使用機器學習方法處理文字資料，需要找到適合的文字表示形式，對於傳統機器學習方法而言，常用的一種表示方法是將文件轉換為文件 詞項矩陣 document term matrix 具體就是將多篇文件轉換為資料幀 da...
特徵提取 中文文字特徵抽取
jieba庫 ex 1 import jieba def cut word text text join list jieba.cut text return text def cut chinese demo2 data 每乙個公民的合法權利都值得守護 每乙個維權訴求都值得珍視。當且僅當舉報渠道暢...
字典特徵提取和文字特徵抽取
什麼叫字典特徵提取？字典內容轉化成計算機可以處理的數值 比如現在有個字典 data 分別是老三，老四，老五的個人基本資訊 我們想提取出來這幾個人的特徵值，也就是給我用乙個向量，表示某個獨一無二的人的特徵 我們先給出 coding utf 8 特徵提取 首先匯入轉換器類 from sklearn.fe...