R+NLP︱text2vec包——BOW词袋模型做监督式情感标注案例（二,情感标注）

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R+NLP︱text2vec包——BOW词袋模型做监督式情感标注案例（二,情感标注）

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) 文档可以以多种方式表达,单独词组.n-grams…

R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标 RWMD、cosine、Jaccard 、Euclidean （三,相似距离）

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) R+NLP︱text2vec包--BOW词袋模型…

重磅︱R+NLP：text2vec包——New 文本分析生态系统 No.1（一,简介）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 词向量的表示主流的有两种方式,一种当然是耳熟能详的google的word2vec,还有一类就是GloVe.那么前面一类有三个开源的包,后面这一类我倒是看到得不多,恰好是在我关注了许久的一个包里面有,它就是text2vec啦.该包提供了一个强大API接口,能够很好地处理文本信息. 本包是由C++写的,流处理器可以让内存得到更好的利用,一些地方是用…

NLP入门（一）词袋模型及句子相似度

本文作为笔者NLP入门系列文章第一篇,以后我们就要步入NLP时代. 本文将会介绍NLP中常见的词袋模型(Bag of Words)以及如何利用词袋模型来计算句子间的相似度(余弦相似度,cosine similarity). 首先,让我们来看一下,什么是词袋模型.我们以下面两个简单句子为例: sent1 = "I love sky, I love sea." sent2 = "I like running, I love reading." 通常,NL…

机器学习入门-文本数据-构造Tf-idf词袋模型(词频和逆文档频率) 1.TfidfVectorizer(构造tf-idf词袋模型)

TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数) 可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这篇文档中也是越重要的 TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表第三…

机器学习入门-文本数据-构造Ngram词袋模型 1.CountVectorizer(ngram_range) 构建Ngram词袋模型

函数说明: 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram_range=(2, 2)来构造新的词向量的组合好比一句话'I like you' 如果ngram_range = (2, 2)表示只选取前后的两个词构造词…

机器学习入门-文本数据-构造词频词袋模型 1.re.sub(进行字符串的替换) 2.nltk.corpus.stopwords.words(获得停用词表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(对字符串进行分词操作) 4.np.vectorize(对函数进行向量化) 5. CountVectorizer(构建词频的词袋模型)

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string) 用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word…