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特征提取之文本特征:one-hot和 TF-IDF方法(sklearn实现)

发布时间:2019-08-09 22:19 来源:未知 编辑:admin

  one-hot和TF-IDF 是目前最为常见的用于提取文本特征的方法,本文主要介绍两种方法的思想以及优缺点。

  one-hot 编码(又称独热编码或一位有效编码)是使用 N 位状态寄存器来对 N 个状态进行编码。每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图:

  上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码:我们的 feature_1 有两种可能的取值(1和2),比如是男 / 女,这里男用1表示,女用2表示。那么 one-hot 编码是怎么搞的呢?我们再拿 feature_2 来说明:

  这里 feature_2 有 4 种取值(状态),我们就用 4 个状态位来表示这个特征,one-hot 编码就是保证每个样本中的单个特征只有 1 位处于状态 1,其他的都是 0。

  对于 2 种状态、3种状态、甚至更多状态都是这样表示,所以我们可以得到这些样本特征的新表示:

  one-hot 编码将每个状态位都看成一个特征。对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为

  one-hot 在特征提取上属于词袋模型(bag of words)。关于如何使用 one-hot 抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。假设我们的语料库中有三段话:

  优点:一是解决了分类器不好处理离散数据的问题,二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从 3 扩展到了 2+4+3=9个特征)

  缺点:在文本特征表示上有些缺点就非常突出了。首先,它是一个词袋模型,不考虑词与词之间的顺序(文本中词的顺序信息也是很重要的);其次,它假设词与词相互独立(在大多数情况下,词与词是相互影响的);最后,它得到的特征是离散稀疏的。

  IF-IDF 是信息检索(IR)中最常用的一种文本表示法。算法的思想也很简单,就是统计每个词出现的词频(TF),然后再为其附上一个权值参数(IDF)。举个例子:

  现在假设我们要统计一篇文档中的前 10 个关键词,应该怎么下手?首先想到的是统计一下文档中每个词出现的频率(TF),词频越高,这个词就越重要。但是统计完你可能会发现你得到的关键词基本都是 “的”、“是”、“为” 这样没有实际意义的词(停用词),这个问题怎么解决呢?你可能会想到为每个词都加一个权重,像这种”停用词“就加一个很小的权重(甚至是置为 0),这个权重就是 IDF。下面再来看看公式:

  IF 应该很容易理解就是计算词频,IDF 衡量词的常见程度。为了计算 IDF 我们需要事先准备一个语料库用来模拟语言的使用环境,如果一个词越是常见,那么式子中分母就越大,逆文档频率就越小越接近于 0。这里的分母 + 1 是为了避免分母为 0 的情况出现。TF-IDF 的计算公式如下:

  根据公式很容易看出,TF-IDF 的值与该词在文章中出现的频率成正比,与该词在整个语料库中出现的频率成反比,因此可以很好的实现提取文章中关键词的目的。

  文章开的比较久但内容没怎么写,不好意思!本文呢是根据自己参加中移动垃圾短信基于文本内容识别竞赛而写的基于文本内容识别竞赛,由于比赛结果不太好,就记录一下用sklearn做文本特征提取这一块吧,当时也参...博文来自:豌豆先生

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