出现的次数作为特征，构建一个词袋模型。请问如何使用词袋模型进行文本分类？
下图展示了完整的 tokenization 流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。
词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的one-hot表示(多分类模型，损失函数用交叉熵)。CBOW是反过来的，分别用环境中的每一个词去预测中心词。尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步，但是它有很明显的缺点：只能利用一定窗长的上下文环境，即利用局部信息，没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此，斯坦福的GloVe诞生了，它的全称是global vector，很明显它是要改进word2vector，成功利用语料库的全局信息。
paper: Contextualized Weak Supervision for Text Classification
在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification. Liang Yao, Chengsheng Mao, Yuan Luo∗.
语言模型（LM）是很多自然语言处理（NLP）任务的基础。早期的 NLP 系统主要是基于手动编写的规则构建的，既费时又费力，而且并不能涵盖多种语言学现象。直到 20 世纪 80 年代，人们提出了统计语言模型，从而为由 N 个单词构成的序列 s 分配概率，即：
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
计算句子概率值的工具就是语言模型，但是随着句子长度的逐渐增大，语言模型会遇到下面两个问题：
有人po出了大神Peter Norvig的‘Spelling Corrector’（拼写检查器）
本博客主要记录使用自己的语料库与Python gensim库训练word2vec fastext等模型获得相关词向量，以及训练好的词向量模型基本用法。
论文题目：Text Level Graph Neural Network for Text Classification 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf 论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn 发表时间：2019
现在，让我们先从介绍自然语言处理(NLP)开始吧。众所周知，语言是人们日常生 活的核心部分，任何与语言问题相关的工作都会显得非常有意思。希望这本书能带你领略 到 NLP 的风采，并引起学习 NLP 的兴趣。首先，我们需要来了解一下该领域中的一些令 人惊叹的概念，并在工作中实际尝试一些具有挑战性的 NLP 应用。
在本文中，我们将研究如何处理文本数据，这无疑是最丰富的非结构化数据来源之一。文本数据通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，在本文中，我们将采用动手实践的方法，探索从文本数据中提取有意义的特征的一些最流行和有效的策略。这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。
介绍了一些传统但是被验证是非常有用的，现在都还在用的策略，用来对非结构化的文本数据提取特征。
显然"西安在去哪"是一句极其别扭不通的句子，所以我们会很自然的选择输出"现在去哪"，但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话，输入法会计算出两个句子的概率值，然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果，计算句子概率值的工具就是语言模型。
我们希望原始文本信息能够得到保留，例如国王和女王之间的关系和男人与女人之间的关系应是特别接近的，法国和巴黎之间关系与德国和巴黎的关系也是接近的。
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的，严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记（名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y、叹词e、拟声词o、成语i、习惯用语l、简称j、前接成分h、后接成分k、语素g、非语素字x、标点符号w）外，从语料库应用的角度，增加了专有名词（人名nr、地名ns、机
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
-NLP之tfidf与textrank算法细节对比 注：结巴默认在site-packages目录 关于结巴分词的添加停用词以及增加词相关操作可参考之前的博客，这里重点说下结巴关键词提取的两个算法 1.tfidf算法 官方文档如下： extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance Extra
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在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。
由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词（Rwordseg包）： 分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。 安装： P.S. 由于我是6
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘时，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但有时也需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都类似，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
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在过去的几个月里，我在个人博客上写了100多篇文章。这是相当可观的内容量。我突然想到一个主意：
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
本文采用复旦中文文本分类语料库，下载链接：https://download.csdn.net/download/laobai1015/10431543
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 朴素贝叶斯分类实战 前面介绍了贝叶斯的基本理论，朴素贝叶斯分类器，拉普拉斯修正，文章的链接如下： 机器学习：说说贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器：例子解释 朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正 在这3篇推送中用例子详细阐述了贝叶斯公式和朴素贝叶斯如何做分类，以及如何修正一些属性某些取值概率。 下面，借助朴素贝叶斯分类器的基本思想，编写一个单词拼写纠正器，
词性用来描写叙述一个词在上下文中的作用。比如描写叙述一个概念的词叫做名词，在下文引用这个名词的词叫做代词。有的词性常常会出现一些新的词，比如名词，这种词性叫做开放式词性。另外一些词性中的词比較固定，比如代词，这种词性叫做封闭式词性。由于存在一个词相应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并非非常easy。比方：”改革”在”中国開始对计划经济体制进行改革”这句话中是一个动词，在”医药卫生改革中的经济问题”中是一个名词。把这个问题抽象出来就是已知单词序列 ，给每一个单词标注上词性 。
大家好，我是kaiyuan。前几天在群里讨论，有同学问到了『基于字粒度和词粒度的BERT，效果哪个好？』 这篇文章我们就来深入聊一聊PLM模型『输入粒度』的问题。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51319312
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
这是我在2017年12月份写的一篇原创文章，那是关注的用户数只有不到1000人，所以这篇文章应该很多读者都未看到。在原来基础上，优化代码显示和源代码的1个bug，和完整的源代码，统一整理到github目录中：
给定一个英文语料库，里面有很多句子，已经做好了分词，/前面的是词，后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔，如下图所示
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
1 自然语言处理简介 我们从讨论“什么是NLP”开始本章的内容 1.1 NLP有什么特别之处 自然（人工）语言为什么如此特别？自然语言是一个专门用来表达语义的系统，并且它不是由任何形式的物质表现产生。正因为如此，人工语言与视觉或者其他任何机器学习任务非常不同。 大多数单词只是一个超语言实体的符号：单词是映射到一个表征（想法或事物）的记号。例如，“火箭”一词是指火箭的概念，并且进一步可以指定火箭的实例。有一些单词例外，当我们使用单词和字母代表信号时，想“Whooompaa”一样。除此之外，语言符号可以用多种方
中文维基百科下载地址：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/
语言模型常常与单词嵌入混淆。主要的区别在于，在语言模型中，单词顺序很重要，因为它试图捕捉单词之间的上下文，而在单词嵌入的情况下，只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity) ，因为它是通过预测窗口中的单词来训练的，而不管顺序如何。
可以很明显地看到该向量非常稀疏。常见的解决办法有两种：一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵\(U,V\)的特定的列向量。二是使用哈希来更新，即key为word string，value是对应的列向量。
语料库处理中，Python语言的字符串运算主要是将词语、句子连接起来，或者将词语、句子重复若干次，如：string1+string2(两个字符串相加)，string*n（将该字符串重复n次），具体示例如下：
参考论文：Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
文本分类是自然语言处理的核心思想之一。如果一台机器能够区分名词和动词，或者它能够在客户的评论中检测到客户对产品的满意程度，我们可以将这种理解用于其他高级NLP任务。
导读：描述“富者愈富，穷者愈穷”的马太效应，以及经济学中的帕累托法则，其背后的数学模型是什么？在统计学中，它们可以被抽象成幂律分布。
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