Bag of words là gì

Bài đăng này vẫn gửi các bạn đi sâu hơn vào Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thoải mái. Trước khi thường xuyên, hãy đảm bảo rằng các bạn đã nắm rõ những có mang cơ phiên bản về NLPhường mà lại tôi đang nói trong bài đăng trước của chính bản thân mình - “Tìm gọi sâu về Xử lý ngữ điệu từ bỏ nhiên ”.

Bạn đang xem: Bag of words là gì

Tiếp tục nào!


*

Bag-of-Words là gì?

Chúng tôi đề nghị một phương pháp để màn biểu diễn tài liệu văn uống phiên bản mang đến thuật toán thù học tập vật dụng và quy mô bag-of-words giúp Shop chúng tôi có được nhiệm vụ đó. Mô hình bag-of-words rất dễ nắm bắt với dễ dàng tiến hành. Đó là 1 cách trích xuất những công dụng trường đoản cú vnạp năng lượng bản nhằm áp dụng trong các thuật toán thù học trang bị.


*
Nguồn

Trong biện pháp tiếp cận này, Shop chúng tôi áp dụng những trường đoản cú được mã hóa cho từng lần quan ngay cạnh với tìm ra gia tốc của mỗi mã thông báo. Hãy rước một ví dụ để phát âm sâu về quan niệm này.

“Đó là thời kỳ tốt nhất” “Đó là thời kỳ tồi tàn nhất” “Đó là thời đại của sự khôn ngoan” “Đó là thời đại của sự gàn ngốc”

Chúng tôi coi mỗi câu nlỗi một tư liệu riêng lẻ với Cửa Hàng chúng tôi lập list tất cả các đàng hoàng toàn bộ tư tư liệu, xung quanh dấu câu. Chúng tôi nhận được,

"Nó", "là", "sự", "giỏi nhất", "của", "thời đại", "tồi tệ nhất", "tuổi tác", "sự khôn ngoan", "sự ngu ngốc"

Bước tiếp theo sau là chế tạo ra vectơ. Vectơ đổi khác vnạp năng lượng phiên bản có thể được áp dụng bởi thuật toán học thiết bị.

Xem thêm: List Email Kết Bạn Facebook Mà Không Cần Dùng Phần Mềm, Kết Bạn Nhanh, Hàng Loạt Trên Facebook

Chúng tôi lấy tài liệu trước tiên - “Đó là thời khắc giỏi nhất” và chúng tôi đánh giá gia tốc các từ vào 10 tự độc nhất. “It” = 1 “was” = 1 “the” = 1 “best” = 1 “of” = 1 “times” = 1 “bad” = 0 “age” = 0 “khôn ngoan” = 0 “lẩn thẩn ngốc” = 0

Phần sót lại của tài liệu đang là: “Đó là thời gian xuất sắc nhất” = <1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0> “Đó là thời gian tồi tàn nhất” = <1, 1 , 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0> “Đó là thời đại của sự việc khôn ngoan” = <1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0> “Đó là thời đại của sự ngốc ngốc ”= <1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1>

Trong phương pháp tiếp cận này, từng tự hoặc mã thông báo được hotline là 1 trong những “gam”. Tạo một trường đoản cú vựng bao gồm những cặp nhị từ bỏ được gọi là quy mô bigram.

Ví dụ: bigrams vào tài liệu đầu tiên: "Đó là thời điểm xuất sắc nhất" nhỏng sau: "đó là" "là" "tốt nhất" "tốt nhất" "của thời đại"

Quá trình biến đổi vnạp năng lượng bạn dạng NLPhường. thành số được Gọi là vectơ hóa vào ML. Các giải pháp không giống nhau nhằm chuyển đổi vnạp năng lượng bạn dạng thành vectơ là:

Đếm tần số mỗi từ bỏ lộ diện trong tài liệu. Tính tần suất mà lại từng tự mở ra trong một tư liệu trong các toàn bộ các tự vào tư liệu.

CountVectorizer hoạt động dựa trên Tần suất điều khoản, tức là đếm số lần lộ diện của mã thông tin và thi công ma trận tư liệu x mã thông báo loáng thoáng.

Xem thêm: 4 Cách Nhắn Tin Insta Trên Máy Tính Pc, 4 Cách Nhắn Tin Trên Instagram Bằng Máy Tính Pc

TF-IDF Vectorizer

TF-IDF là viết tắt của thuật ngữ tần số tư liệu nghịch đảo tần số. Trọng số TF-IDF là 1 trong những thước đo thống kê được áp dụng nhằm review mức độ quan trọng của một tự đối với một tư liệu vào một tủ đựng đồ hoặc kho ngữ liệu. Mức độ đặc biệt tăng khớp ứng cùng với tần số một trường đoản cú mở ra vào tư liệu tuy thế được bù đắp do gia tốc lộ diện của từ bỏ kia vào kho ngữ liệu.

Tần suất thuật ngữ (TF) : là vấn đề số của gia tốc lộ diện của từ bỏ vào tài liệu hiện giờ. Vì mỗi tư liệu gồm độ nhiều năm khác biệt, nên có thể một thuật ngữ vẫn lộ diện các lần trong số tư liệu dài ra hơn nữa đối với các tài liệu ngắn lại hơn. Tần suất thuật ngữ hay được phân chia mang lại độ nhiều năm tài liệu để chuẩn hóa.
*

Tần suất tư liệu nghịch đảo (IDF) : là điểm Review cường độ hiếm của từ bỏ trên những tài liệu. IDF là thước đo cường độ hãn hữu của một thuật ngữ. Thuật ngữ ngắn lại hơn, nhiều hơn là vấn đề IDF.
*

*

Chào mừng trở lại! Một số chúng ta cũng có thể chần chừ vấn đề này tuy thế Google đích thực hỗ trợ không ít khóa huấn luyện miễn chi phí về tương đối nhiều nghành nghề dịch vụ lập trình sẵn khác nhau, cho dù chính là phát triển web, trình làng về lập trình sẵn với thậm chí còn là học tập vật dụng, hãy cùng liếc qua khóa đào tạo về thứ học tập miễn phí tổn của Google! Nếu bạn muốn truy cập khóa huấn luyện và đào tạo, hãy xem link mặt dưới: Khóa học này bắt đầu với phần giới thiệu cơ bạn dạng về trang bị học tập, phần này gồm một đoạn Clip cơ bản giải thích các kiến ​​thức cơ bản về ML. Sau đó, khóa đào tạo bao hàm các thuật ngữ cơ bạn dạng của học tập đồ vật, vấn đề này bao hàm những thuật ngữ từ vựng thông dụng được áp dụng trong nghành nghề này: Sau đó, họ bước vào những yếu tắc toán thù học ẩn dưới ML, điều đó bao hàm hồi quy đường tính cùng không đúng số bình phương trung bình, về cơ bạn dạng đây là một trong những khối hận xây cất nên gọi trước lúc tmê mệt gia vào bất kỳ chương trình nào:Phần sau của khóa học, nó nói đến mạng nơ-ron cùng cấu tạo của bọn chúng, vấn đề này bao gồm những ví dụ và nhiều cụ thể.


Chuyên mục: Công cụ tìm kiếm