▌主题建模 ---- ---- 使用scikit-learn中的CountVectorizer只需要调整最少的参数，就能将已经清理好的文档表示为DocumentTermMatrix（文档术语矩阵）。...CountVectorizer显示停用词被删除后单词出现在列表中的次数。 ? 上图显示了CountVectorizer是如何在文档上使用的。...文档术语矩阵（document term matrix）被格式化为黑白数据框，从而可以浏览数据集，如下所示。 该数据框显示文档中每个主题的词出现次数。...该文档术语矩阵被用作LDA（潜在狄利克雷分布Latent Dirichlet Allocation）算法的输入。...这些主题（2,3和5）在法律文件中包含了相对独特的主题，并且应该进行更细致的观察，因为它们在合并时提供了更宽的文档视图： ? 上图显示每个主题之间的区别。
定义这些术语： 文件术语矩阵 文档术语矩阵本质上是Bag of Words（BOW）概念的延伸，喜欢这个概念，因为它听起来就像是一个蒙面男子会在芝麻街偷窃的东西。 BOW涉及计算字符串中单词的频率。...重要的是，对于文档术语矩阵中的每个单词，如果用TF-IDF分数替换单词计数，可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题： Burger King是两个字。...BurgerKing应该是两个单词，但计算机会将其视为一个单词。因此，当计算文档术语矩阵时，这些术语将不匹配。 N-gram是一种将字符串分成较小块的方法，其中块N大小。...因此当构建文档术语矩阵时，计算N-Grams的TF-IDF分数而不是单词。...但是如果使用由ING Bank的数据科学家构建的这个模块，可以在构建矩阵时按照相似性阈值进行过滤。该方法比scikit-learn更快，并返回内存密集度较低的CSR矩阵供使用。
本文中应用的语料库案例 可以看到，我们已经从语料库中提取出几个不同类别的文档。在讨论特征工程之前，一如往常，首先得做数据预处理，删除一些不必要的字符、符号和标记。...清理重音字符：在许多文本语料库中，特别是在处理英文时，通常会遇到重音字符 / 字母。因此我们要确保将这些字符转换为标准的 ASCII 字符。一个简单的例子就是将 é 转换成 e。...除此之外，还可以使用其他的标准操作，比如标记化、删除多余的空格、文本大写转换为小写，以及其他更高级的操作，例如拼写更正、语法错误更正、删除重复字符等。...大家应该记住，当 LDA 应用于文档 - 单词矩阵（TF-IDF 或者词袋特征矩阵）时，它会被分解为两个主要部分： 文档 - 主题矩阵，也就是我们要找的特征矩阵 主题 - 单词矩阵，能够帮助我们查看语料库中潜在的主题...使用 scikit-learn 可以得到如下的文档 - 主题矩阵。
例如，句子级别上的一个分词策略会将给定字符串分解为句子，而其他分词器可以将句子分解为更小的标记，例如单词、二元组等。...现在我们看到了标记结果是什么样子。例如，“quickly”被标记为“RB”，意思是副词，或者“Amazon”被标记为“NNP”，意思是名词。NLTK为标记提供了文档。...例如，当将一组文档提供给LDA模型时，它将查看单词，并基于每个文档中包含的单词，为每个文档分配主题及其相应的概率。 幸运的是，我们可以很容易地在scikit-learn中实现LDA。...NLTK的LDA类接受文档-词矩阵（DTM）作为参数，因此，让我们首先回顾一下DTM是什么，然后我们将看一个使用scikit-learn的LDA模型进行主题建模的示例。...文档-词矩阵 DTM是一种表示在一组文档中出现的术语频率的矩阵。让我们看两个句子以了解什么是DTM。
根据重要性，得分最高的单词和句子典型地表明潜在的观点，感情或一般主题。 作为过程的一部分，现代工具典型地构建一个文档术语矩阵（DTM），使用加权方法，如词频-逆文档频率法(TF-IDF)。...非结构化数据源包括自然语言处理（NLP），语法分析，标记化（明显成分的识别，如单词和N个字尾），词干提取（将单词变体缩减为词干），术语归约（使用同义词和相似度量的小组类术语）和词类标记。...文本挖掘技术 关键的考虑因素 组织和构建内容 聚类 编目 分类 归类 文本处理 自然语言处理语法分析标记化词干提取术语归约词类标记 统计学分析 术语频率关键词频率分布文档术语矩阵词频-逆文档频率法文档索引...词干提取 术语归约 词类标记 统计学分析 术语频率 关键词频率 分布 文档术语矩阵 词频-逆文档频率法 文档索引 机器学习...因此，你需要相同的单词表和模型，需要以你处理正在学习的数据时使用的方式来处理新数据。下面的视频展示了这是如何做到的。
根据重要性，得分最高的单词和句子典型地表明潜在的观点，感情或一般主题。 作为过程的一部分，现代工具典型地构建一个文档术语矩阵（DTM），使用加权方法，如词频-逆文档频率法(TF-IDF)。...非结构化数据源包括自然语言处理（NLP），语法分析，标记化（明显成分的识别，如单词和N个字尾），词干提取（将单词变体缩减为词干），术语归约（使用同义词和相似度量的小组类术语）和词类标记。...文本挖掘技术 关键的考虑因素 组织和构建内容 聚类 编目 分类 归类 文本处理 自然语言处理语法分析标记化词干提取术语归约词类标记 统计学分析 术语频率关键词频率分布文档术语矩阵词频-逆文档频率法文档索引...词干提取 术语归约 词类标记 统计学分析 术语频率 关键词频率 分布 文档术语矩阵 词频-逆文档频率法 文档索引 机器学习 聚类 分类 关联规则 预测建模 分类方法 朴素贝叶斯...因此，你需要相同的单词表和模型，需要以你处理正在学习的数据时使用的方式来处理新数据。下面的视频展示了这是如何做到的。
通过对文本文档进行词袋特征化，一个特征是一个词，一个特征向量包含每个文档中这个词的计数。 这样，一个单词被表示为一个“一个词向量”。...s"和"t"在列表中，因为我们使用撇号作为标记化分隔符，并且诸如"Mary's"或"did not"之类的词被解析为"Mary s"和"didn t"。...如果文本文档很短，那么它可能不包含有用的信息，并且在训练模型时不应使用该信息。 应用此规则时必须谨慎。维基百科转储包含许多不完整的存根，可能安全过滤。...如何将字符串转换为一系列的单词？这涉及解析和标记化的任务，我们将在下面讨论。 解析和分词 当字符串包含的不仅仅是纯文本时，解析是必要的。...防止稀疏性和成本增加的一种方法是过滤 n-gram 并保留最有意义的短语。这是搭配抽取的目标。理论上，搭配（或短语）可以在文本中形成非连续的标记序列。
面对针对文本数据执行分析和构建模型的任务时，我们必须清楚要如何执行基础的数据科学任务，包括清理、格式化、解析、分析、执行可视化和对文本数据建模。...例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况——写cook这个词是有很多方式的，具体要取决于上下文： 上图中cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。...GloVe使用了所谓的共现矩阵（co-occurrence matrix）。共现矩阵表示每对单词在语料库里一起出现的频率。...TF-IDF会使用统计数据来衡量某个单词对特定文档的重要程度。 TF——词频：衡量某字符串在某个文档中出现的频率。计算方式：将文档中出现的总数除以文档总长度（以标准化）。...借助LDA，我们将各个文本文档按照主题的多项分布，各个主题按照单词（通过标记化、停用词删除、提取主干等多个技术清理出的单个字符）的多项分布来建模。
图4-2显示了相应特征空间中的文档。可以注意到，单词“is”被有效地消除，因为它出现在该数据集中的所有句子中。...所有的文本特征化方法都依赖于标记器（tokenizer），该标记器能够将文本字符串转换为标记（词）列表。在这个例子中，Scikit-learn的默认标记模式是查找2个或更多字母数字字符的序列。...标点符号被视为标记分隔符。 测试集上进行特征缩放 特征缩放的一个细微之处是它需要了解我们在实践中很可能不知道的特征统计，例如均值，方差，文档频率，L2范数等。...当特征的数量大于数据点的数量时，找到最佳模型的问题被认为是欠定的。 解决这个问题的一种方法是在训练过程中增加额外的约束条件。 这就是所谓的正则化，技术细节将在下一节讨论。...列缩放操作如何影响数据矩阵的列空间和空间？ 答案是“不是很多”。但是在tf-idf和L2归一化之间有一个小小的差别。 由于几个原因，数据矩阵的零空间可能很大。
然后这些文件被保存为文章，这是一个文档标记的列表。在创建 gensim 词汇和语料库之前，需要做一些初步工作。...Gensim 的词袋 现在，使用新的gensim语料库和字典来查看每个文档中和所有文档中最常使用的术语。你可以在字典里查这些术语。...LDA 的文档术语矩阵 创建LDA模型后，我们将在文档术语矩阵上训练LDA模型对象。必须指定主题的数量和字典。我们可能会将主题的数量限制在2到3个，因为我们有一个只有9个文档的小语料库。...创建词袋 从文本中创建一个词袋 在主题识别之前，我们将标记化和词形化的文本转换成一个词包，可以将其视为一个字典，键是单词，值是该单词在语料库中出现的次数。...每个单词都是标准化和标记化的字符串(Unicode或utf8-encoded)。在调用此函数之前，对文档中的单词应用标记化、词干分析和其他预处理。
为了更清楚地理解它，如果输入字符串包含重复出现的拼写错误的单词，而我们需要用正确的单词替换它，那么我们可以使用字符过滤器对此进行相同的处理。...令牌生成器会将输入文本拆分为特定字符处的单个令牌（或术语）。elasticsearch中的默认标记器是“标准标记器”，它使用基于语法的标记化技术，该技术不仅可以扩展到英语，还可以扩展到许多其他语言。...在某些用例中，我们可能不需要拆分特殊字符（例如，在使用电子邮件ID或url的情况下），因此为了满足此类需求，我们可以使用“ UAX URL Email Tokenizer”等标记器。...从本质上讲，这意味着可以使用此过滤器将单词映射到其同义词，并且每当我们搜索同义词时，都会出现包含基础单词的文档。我们将在以后的博客中看到此方法的应用。...标记“名称”存在于反向索引中，并再次映射到文档1。因此，当我们搜索术语“名称”时，它将查找反向索引，并且由于找到了该术语，因此相应的文档被提取为结果。
机器学习的核心是根据数据来自动化决策的概念，无需用户指定如何做出此决策的明确规则。 对于电子邮件，用户不提供垃圾邮件的单词或特征列表。相反，用户提供标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的示例。...第二个核心概念是泛化。机器学习模型的目标是预测新的，以前没见过的数据。在实际应用中，将已标记的电子邮件标记为垃圾邮件，我们不感兴趣。相反，我们希望通过自动分类新的传入邮件来使用户更轻松。...sklearn.cluster.SpectralClustering： 应用于归一化图拉普拉斯算子的投影的 KMeans：如果亲和度矩阵被解释为图的邻接矩阵，则找到归一化的图切割。...假设数据集中的每个样本都表示为一个字符串，可以只是句子，电子邮件或整篇新闻文章或书籍。 为了表示样本，我们首先将字符串拆分为一个标记列表，这些标记对应于（有些标准化的）单词。...一种简单的方法，只需按空白字符分割，然后将单词变为小写。 然后，我们构建了一个所有标记（小写单词）的词汇表，标记出现在我们整个数据集中。 这通常是一个非常大的词汇表。
这种单词频率构成的特征向量为文档的意思提供了更多的信息，但是在对比不同的文档时，需要考虑文档的长度。 很多单词可能在两个文档的频率一样，但是两个文档的长度差别很大，一个文档比另一个文档长很多倍。...●图片特征提取 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，让计算机学会处理和理解图像。这门学问有时需要借助机器学习。 本节介绍一些机器学习在计算机视觉领域应用的基础技术。...如下图所示： 我们将8x8矩阵转换成64维向量来创建一个特征向量： 这样表示可以有效的处理一些基本任务，比如识别手写字母等。但是，记录每个像素的数值在大图像处理时不太好用。...mahotas代码如下： ●数据标准化 许多评估方法在处理标准化数据集时可以获得更好的效果。标准化数据均值为0，单位方差(UnitVariance)。...最后介绍了数据标准化的方法，确保解释变量的数据都是同一量级，均值为0的标准化数据。特征提取技术在后面的章节中会不断使用。下一次推文，我们把词库模型和多元线性回归方法结合来实现文档分类。
步骤如下： 标记化 将文本转换为单词列表（或字符，或子字符串，取决于您模型的粒度）。 数值化 列出所有出现的唯一单词（词汇表），并通过查找其在词汇表中的索引将每个单词转换为一个数字。...它们应该被分割成各自的含义部分吗？连字符词怎么处理？像德语和波兰语这样的语言如何处理，它们可以从许多部分组成一个非常长的单词？...现在让我们看看子词标记化是如何工作的。 子词标记化 除了在前一节中看到的单词标记化方法之外，另一种流行的标记化方法是子词标记化。单词标记化依赖于一个假设，即空格在句子中提供了有意义的组件的有用分隔。...总的来说，子词标记化提供了一种在字符标记化（即使用较小的子词词汇表）和单词标记化（即使用较大的子词词汇表）之间轻松切换的方法，并且处理每种人类语言而无需开发特定于语言的算法。...列出三种标记化方法。 什么是 xxbos？ 列出 fastai 在标记化期间应用的四条规则。 为什么重复字符被替换为一个显示重复次数和被重复的字符的标记？
one-hot 编码的文档-术语矩阵。...之后，使用任何加权模式构建文档-术语矩阵，其中 TF-IDF 是最流行的。最后，该矩阵作为 机器学习（ML）流水线、情感分析、文档相似性、文档聚类或测量查询与文档之间关联分数的表格化输入。...RNN 架构的缺点如下： 长期依赖问题：当我们处理一个非常长的文档并尝试链接相距很远的术语时，我们需要关心并编码这些术语之间的所有不相关的其他术语。...跨层参数共享可以防止网络加深时总参数数量的增加。这一技术被认为是提高参数效率的另一种方式，因为我们可以通过共享或复制来保持参数大小较小。...基于规则的标记化的简单直观解决方案是使用字符、标点符号或空格。基于字符的标记化会导致语言模型丢失输入的含义。尽管它可以减少词汇量，这是好的，但它使模型难以通过字符c、a和t的编码来捕获cat的含义。
处理标点符号，数字和停止词：NLTK 和正则表达式 在考虑如何清理文本时，我们应该考虑我们试图解决的数据问题。对于许多问题，删除标点符号是有意义的。...与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...要删除标点符号和数字，我们将使用一个包来处理正则表达式，称为re。Python 内置了该软件包；无需安装任何东西。对于正则表达式如何工作的详细说明，请参阅包文档。...不要担心在每个单词之前的u；它只是表明 Python 在内部将每个单词表示为 unicode 字符串。...请注意，CountVectorizer有自己的选项来自动执行预处理，标记化和停止词删除 - 对于其中的每一个，我们不指定None，可以使用内置方法或指定我们自己的函数来使用。
背景 在文本分类任务中经常使用XGBoost快速建立baseline，在处理文本数据时需要引入TFIDF将文本转换成基于词频的向量才能输入到XGBoost进行分类。...并且，如果在调用CountVectorizer() 时不提供先验词典并且不使用执行某种特征选择的分析器，则特征词的数量将等于通过该方法直接分析数据找到的词汇量。...(corpus) # 然后对文本数据进行标记并转换为稀疏计数矩阵 X = vectorizer.fit_transform(corpus) # 可以fit、transform一起使用替代上面的两行...Tf 表示术语频率，而tf-idf表示术语频率乘以逆文档频率。这是信息检索中常用的术语加权方案，在文档分类中也有很好的用途。... TfidfTransformer 转换 CountVectorizer 处理后的计数矩阵为标准化的 tf-idf 矩阵【词向量稀疏矩阵—>标准化tf-idf】的效果，下面给出其部分参数。
这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。 分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。...在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。...这种单词频率构成的特征向量为文档的意思提供了更多的信息，但是在对比不同的文档时，需要考虑文档的长度。 很多单词可能在两个文档的频率一样，但是两个文档的长度差别很大，一个文档比另一个文档长很多倍。...许多评估方法在处理标准化数据集时可以获得更好的效果。...最后介绍了数据标准化的方法，确保解释变量的数据都是同一量级，均值为0的标准化数据。特征提取技术在后面的章节中会不断使用。下一章，我们把词库模型和多元线性回归方法结合来实现文档分类。
scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取。 在本教程中，您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据。...[如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据 Martin Kelly 的照片，部分权利保留。]...上面这一步可以通过为每个单词分配一个唯一的编码来完成。我们所看到的任何文档都可以被编码为一个固定长度的矢量，其长度为文档中全部已知单词的词汇量。...会输出编码的稀疏向量的数组版本，从这个输出中可以看出，在词汇中出现的单词的没有被忽略，而另一个不在词汇中的单词被忽略了。...学习API TfidfTransformer scikit-learn API HashingVectorizer scikit学习API 概要 在本教程中，你可以了解如何使用scikit-learn为机器学习准备文本文档
scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取。 在本教程中，您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据。...如何使用 HashingVectorizer 将文本转换为唯一的整数。 让我们开始吧。 词袋模型（ Bag-of-Words Model ） 使用机器学习算法时，我们不能直接使用文本。...上面这一步可以通过为每个单词分配一个唯一的编码来完成。我们所看到的任何文档都可以被编码为一个固定长度的矢量，其长度为文档中全部已知单词的词汇量。...会输出编码的稀疏向量的数组版本，从这个输出中可以看出，在词汇中出现的单词的没有被忽略，而另一个不在词汇中的单词被忽略了。...学习API TfidfTransformer scikit-learn API HashingVectorizer scikit学习API 概要 在本教程中，你可以了解如何使用scikit-learn
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