NLP系列 4. 文本表示

拼搏现实的明天。 2022-01-29 21:13 330阅读 0赞

# 词袋模型——离散、高维、稀疏 #

## 基本介绍 ##

词袋模型是一种很基础的文本表示模型。  
通俗的理解就是把一段文本看做一个袋子，并且忽略词出现的顺序。具体而言，就是将文本以词为单位切分开，每篇文章可以表示为一个长向量，向量中的每一维代表一个单词，而其权重反映了这个词的重要程度，常用前面博客中所叙述的TF-IDF计算权重。  
完全忽略词的出现顺序也不是很好，词与词之间的有机组合方才构成了一段文本的语义，这时候也常用到n-gram作为单独的特征放到向量表示中。  
词袋模型在用向量表示文本时，也可能出现向量过于稀疏的问题。

## sklearn实现 ##

### 第一种模式 ###

出现就算1，没出现就算0  
下面以之前博客中介绍过的THUCnews为例

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    vectorizer=CountVectorizer(binary=True)
    
    f=open('cnews.val.txt','r',encoding='utf-8')
    text=[x for (i,x) in zip(range(1),f.readlines())]
    print(text)
    #text = ["The quick brown fox jumped over the lazy dog."]
    module=vectorizer.fit(text)
    print(module.vocabulary_)
    vector=vectorizer.transform(text)
    print(vector.toarray())

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoZXJwYWh1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 第二种方式 ###

用TF-IDF计算词向量权重

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    vectorizer=TfidfVectorizer()#第二种
    
    f=open('cnews.val.txt','r',encoding='utf-8')
    text=[x for (i,x) in zip(range(2),f.readlines())]
    print(text)
    #text = ["The quick brown fox jumped over the lazy dog."]
    module=vectorizer.fit(text)
    print(module.vocabulary_)
    vector=vectorizer.transform(text)
    print(vector.toarray())

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoZXJwYWh1_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 分布式表示——连续、低维、稠密 #

最简单的词向量就是上面所说的词袋模型以及独热（one-hot）表示方法了， 这种方法会导致向量过于稀疏的问题。  
而分布式表示（Distributional Representation）可以很好地解决这个问题。  
简单来说，分布式表示就是将词向量映射为一个个短向量，并且映射到一个向量空间中，这样就可以通过向量间的距离表示词向量之间的关联与差异。  
分布式表示，顾名思义就是将词向量表示为低维、稠密的连续向量，将词向量分布到空间中。  
英语西语词向量的分布式表示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NoZXJwYWh1_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# word2vec词向量原理及实践 #

word2vec是由谷歌在2013年提出的，是目前最常用的词嵌入模型之一。  
word2vec属于一种浅层的神经网络模型，分为两部分CBOW和Skip-gram。

## CBOW ##

CBOW是根据上下文出现的词语来预测当前词的生成概率，包含输入层(Input)、映射层(Projection)和输出层(Output)。

### 输入层 ###

输入层每个词由独热编码表示，所有词均表示为一个N维向量，N为词汇表中单词总数。每个词对应维度为1，其余为0。

### 映射层 ###

包含K个隐含单元，其取值可以由N维输入向量以及连接输入和隐含单元的N\*K维矩阵计算得到，CBOW中还需要对输入词所计算出的隐含单元求和。

### 输出层 ###

输出层也是N维向量，每维与词汇表中一个单词相对应，最后应用Softmax函数进行激活，从而计算出生成概率。

## Skip-gram ##

Skip-gram的网络结构与CBOW差不多，只不过Skip-gram是根据当前词预测上下文中各词的生成概率。

## sklearn实现 ##

word2vec进行IMDB评论分类实战  
参考： [https://blog.csdn.net/github\_38705794/article/details/75452729][https_blog.csdn.net_github_38705794_article_details_75452729]

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[https_blog.csdn.net_github_38705794_article_details_75452729]: https://blog.csdn.net/github_38705794/article/details/75452729