02 Pytorch_NLP

1. N-gram

n决定关联信息

2. TF____IDF

TF：词频

IDF：逆向序列

假如：TF * IDF 就是当前的文件，那么乘积反而更大！

因为它只出现在 特定的文章中！

TF-IDF 简介

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用于评估一个词在文档集合中的重要程度。它由两部分组成：

• TF（词频）：一个词在文档中出现的次数。
• IDF（逆文档频率）：该词在整个语料库中出现的频率的逆。

代码示例

下面的代码展示了如何计算一个文本语料库中每个词的TF-IDF值，并将每个句子编码为一个包含这些TF-IDF值的向量。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 示例文档
documents = [
    "The cat sat on the mat",
    "The dog sat on the log",
    "The cat chased the mouse",
    "The dog chased the cat"
]

# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 对文档进行TF-IDF转换
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

# 获取词汇表
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# 打印TF-IDF矩阵
print(tfidf_matrix.toarray())

# 打印词汇表
print(feature_names)

代码解释

1. 创建示例文档：包含四个简单的句子。
2. 创建TF-IDF向量化器 ：使用 TfidfVectorizer 类。
3. 进行TF-IDF转换 ：将文档列表传递给向量化器的 fit_transform 方法，生成TF-IDF矩阵。
4. 获取词汇表 ：使用 get_feature_names_out 方法获取词汇表中的词。
5. 打印TF-IDF矩阵 和词汇表：分别打印TF-IDF矩阵和词汇表。

示例输出

假设上述代码的输出如下：

[[0.        0.        0.        0.469417   0.580285 0.469417   0.469417   0.        0.        0.        0.        ]
 [0.        0.        0.        0.469417   0.580285 0.469417   0.        0.469417   0.        0.        0.        ]
 [0.469417   0.469417   0.        0.        0.        0.        0.469417   0.        0.        0.580285 0.469417   ]
 [0.469417   0.469417   0.469417   0.        0.        0.        0.469417   0.        0.580285 0.        0.        ]]
['cat' 'chased' 'dog' 'log' 'mat' 'mouse' 'on' 'sat' 'the']

每一行对应一个文档，每一列对应一个词汇表中的词。值是该词在该文档中的TF-IDF值。

解释图片中的步骤

1. 切分所有的词，记词的数量为 n：

   • 对文档进行词切分，统计每个词的数量，得到词汇表大小 n。

2. 计算每个词的 TF-IDF 值：

   • 使用上面代码中的 TfidfVectorizer 计算每个词的 TF-IDF 值。

3. 对每个句子进行编码：

   • 使用 TF-IDF 值将每个句子编码为一个向量，向量的维度为 n。如果一个词在句子中出现，其值为该词的 TF-IDF 值，如果未出现则值为 0。

4. 降维操作：

   • 由于 n 可能很大，可以使用 PCA、SVD、LDA 等方法对向量进行降维。

这个过程可以将文档转化为向量表示，便于后续的机器学习和数据分析。

3.Word2Vec算法简