自然語言處理 文字的表示

2021-10-08 22:36:54 字數 2131 閱讀 9844

在分詞之後,如果想要做一些有意思的事情(比如文字分類和句子相似度分析等)就需要文字的表示。

文字的表示就是通過向量來表示單詞、句子以及文章。

首先來看下單詞的表示,有很多種方法。今天我們先來介紹乙個最簡單的方法。

單詞的表示首先需要有乙個詞典,這裡假設我們的詞典是這樣的:

word_dic =

['我們'

,'去'

,'爬山'

,'今天'

,'你們'

,'昨天'

,'跑步'

]

這裡只是為了更好的理解,實際上的詞典庫是很大的,比如有10萬個單詞。

假設我們現在有「我們」、「爬山」、「跑步」、「昨天」這幾個單詞,要怎麼表示呢。

我們要構造乙個維度為詞典大小的向量,首先來看「我們」,它出現在詞典的第1個位置,索引0的位置置1,其他位置置0。

#我們  (1,0,0,0,0,0,0)
然後剩下的單詞也這麼表示:

#爬山  (0,0,1,0,0,0)

#跑步 (0,0,0,0,0,1)

#昨天 (0,0,0,0,1,0)

有了單詞的表示,那麼如何表示句子呢。

假設有以下三個句子:

有了這些之後,下面介紹兩種句子的表示方法。

所謂布林表示,就是非真(1)即假(0)。

word_dic =

['我們'

,'又'

,'去'

,'爬山'

,'今天'

,'你們'

,'昨天'

,'跑步'

]

我們在這個詞典中新加了乙個單詞「又」。

句子的表示和上面單詞的表示類似,不過要同時考慮多個單詞,如果某個單詞出現了,則設對應位置的值為1,否則為0。來看幾個例子吧。

我們\今天\去\爬山:

(1,

0,1,

1,1,

0,0,

0)

怎麼來的呢,第0個位置的「我們」出現了,因此將這個位置的向量值置1,「又」沒有出現,對應位置置0,「去」出現了,置1

最終得到的向量大小也是和詞典大小一致。

然後來看下乙個句子。

你們\昨天\跑步:

(0,

0,0,

0,0,

1,1,

1)

接著看最後乙個句子,你們\又\去\爬山\又\去\跑步:

(0,

1,1,

1,0,

1,0,

1)

這裡要注意的是「又」和「去」在句子**現了兩次,但是布林只有兩個值,非0即1,因此還是用1來表示。

這種表示方法沒有考慮單詞出現的次數,不管出現了多少次,都是通過1來表示,如果我們考慮次數,那麼就是下面這種方法。

還是以上面三個句子和詞典為例。

word_dic =

['我們'

,'又'

,'去'

,'爬山'

,'今天'

,'你們'

,'昨天'

,'跑步'

]

我們\今天\去\爬山:

(1,

0,1,

1,1,

0,0,

0)

你們\昨天\跑步:

(0,

0,0,

0,0,

1,1,

1)

因為這兩個句子中每個單詞只出現了一次,所以和布林表示法沒啥區別。

接著看最後乙個句子,你們\又\去\爬山\又\去\跑步:

(0,

2,2,

1,0,

1,0,

1)

這裡是「又」和「去」在句子**現了兩次,因此對應的值就是2

此方法會考慮單詞出現的次數,即詞頻。

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