文字表示模型

具體來說,就是將整段文字以詞為單位切分開,然後每篇文章可以表示成乙個長向量,向量中的每一維表示乙個單詞,而該維對應的權重則反應了這個詞在原文章中的重要程度.常用tf-idf計算權重,公式為:

t f−

idf(

t,d)

=tf(

t,d)

+idf

(t

)tf-idf(t,d)=tf(t,d)+idf(t)

tf−idf

(t,d

)=tf

(t,d

)+id

f(t)

其中tf-idf(t,d)為單詞t在文件d**現的頻率,idf(t)是逆文件頻率,用來衡量單詞t對表達語義所起的重要性,表示為:

i df

(t)=

log⁡文章

總數包含

單詞t的

文章總數

+1

idf(t)=\log \frac

idf(t)

=log包含

單詞t的

文章總數

+1文章

總數​

迴圈神經網路

文字表示模型

機器學習中的方法 詞袋模型 n gram 模型 主題模型 詞袋模型 把文字拆成乙個乙個的單詞，如果乙個單詞在非常多的文章裡面都出現 那麼可能是乙個比較通用的詞彙，對於區分某篇文章特殊i吾義的貢獻較小 3，因此對權重做一定懲罰 n gram 模型 將文章進行單詞級別的劃分離時候並不是一種好的做法，比如...

文字表示 向量空間模型

概念 文字挖掘演算法不能直接在原始文字形式上處理。因此，在預處理階段，將文字轉化為更易計算機識別的資訊，即對文字進行形式化處理。模型 向量空間模型 概率模型 概念模型 向量空間模型 1 主要步驟 1 將文字的基本語言單位 字 詞 片語 短語 抽取，組成特徵項，用tn表示 2 將tn按在文字中的重要性...

文字表示（三）CBOW模型和Skip gram模型

在前面提到的神經網路語言模型 c w模型，都沒有缺少隱藏層，而模型運算的高消耗都在輸入層到隱藏層的矩陣運算中，如果能減少這部分開銷，那麼模型會更加高效。而cbow模型和skip gram模型就屬於這一類模型。cbow模型的思想與c w模型的思想類似 輸入上下文詞語，中心目標詞。與c w模型以優化正樣...