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关键词

基于sklearn的文本特征抽取理论代码实现

理论 机器学习的样本一般都是特征向量,但是除了特征向量以外经常有非特征化的数据,最常见的就是文本 结构化数据 当某个特征为有限的几个字符串时,可以看成一种结构化数据,处理这种特征的方法一般是将其转为独热码的几个特征 例如仅能取三个字符串的特征:a,b,c,可以将其转换为001,010,100的三个特征和 非结构化数据 当特征仅是一系列字符串时,可以使用词袋法处理,这种方法不考虑词汇顺序,仅考虑出现的频率 count train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=33) print(len(x_train),len(x_test)) 14134 4712 特征提取

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特征选择与特征抽取

特征抽取特征选择是DimensionalityReduction(降维)两种方法,但是这两个有相同点,也有不同点之处: 1. .也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。 相同点和不同点 特征选择和特征抽取有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:特征抽取的方法主要是通过属性间的关系 特征抽取: 主成分分析(Principle Components Analysis ,PCA)和线性评判分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是特征抽取的两种主要经典方法 也就是说,特征抽取后的特征要能够精确地表示样本信息,使得信息丢失很小。

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    用Python开始机器学习:文本特征抽取与向量化

    这类问题处理的第一步,就是将文本转换为特征。 因此,这章我们只学习第一步,如何从文本抽取特征,并将其向量化。 1、数据准备 Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一个文件夹一个标签名的规则放好。 比如本文使用的数据集共有2个标签,一个为“net”,一个为“pos”,每个目录下面有6个文本文件。 2、文本特征 如何从这些英文中抽取情感态度而进行分类呢? 最直观的做法就是抽取单词。通常认为,很多关键词能够反映说话者的态度。 这样,求出每个文档中,每个单词的TF-IDF,就是我们提取得到的文本特征值。 3、向量化 有了上述基础,就能够将文档向量化了。

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    机器学习 | 特征工程(数据预处理、特征抽取

    特征抽取 有时候,我们获取到一份数据时,原始数据的种类有很多种,除了我们熟悉的数值型数据,还有大量符号化的文本。 在sklearn库中也提供了特征抽取的API sklearn.feature_extraction 我们常常需要处理的数据类型包括字典特征提取、文本特征提取以及图像特征提取。 文本特征数据提取 对文本数据进行特征值化。 sklearn文本特征抽取API sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer CountVectorizer.fit_transform(X) X:文本或者包含文本字符串的可迭代对象 #文本特征抽取 def count(): count = CountVectorizer() data = count.fit_transform(["life is short,i like

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    特征工程|空间特征构造以及文本特征构造

    距离类型: 欧式距离 球面距离 曼哈顿距离 真实距离 0x03 文本特征构造 1.文本统计特征 文本长度; 单词个数; 数字个数; 字母个数; 大小写单词个数; 大小写字母个数; 标点符号个数; 特殊字符个数 2)适用范围:长文本特征。 3)适用范围:长文本特征。 2)适用范围:长文本特征。 适用范围:所有文本特征

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    CeiT:训练更快的多层特征抽取ViT

    【GiantPandaCV导语】 来自商汤和南洋理工的工作,也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力,增强模型获取局部性的能力,核心贡献是LCA模块,可以用于捕获多层特征表示。 Deit),才能获得与卷积神经网络结构相当的性能,为了克服这种缺陷,提出结合CNN来弥补Transformer的缺陷,提出了CeiT: (1)设计Image-to-Tokens模块来从low-level特征中得到 (3)使用Layer-wise Class Token Attention(LCA)捕获多层的特征表示。

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    从DataFrame自动化特征抽取的尝试

    设计原理 为了实现自动特征化,核心是四点:类型,规则,统计,先验。 在类型的基础上,让我们更好的确认,该如何特征化某个字段。 目前的规则集 EasyFeature 是主要是利用周末开始开发的,所以还有待完善,尤其是其中的规则,需要大量有经验的算法工程师参与进来,提供更好的规则,从而更好的自动化抽取特征

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    【NLP】 理解NLP中网红特征抽取器Tranformer

    本篇介绍目前NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer。 确实,Transformer是现在NLP领域最大的网红特征抽取器,基本现在所有的前沿研究都基于Transformer来做特征提取,不奇怪大家对他颇有兴致。 后来,因为在序列编码中强大的特征抽取能力和高效的运算特性,Transformer被从编解码结构里抽离出来,成为了在NLP领域,目前最流行的特征抽取器。 我们可不可以这样说,Transformer其实是一个用于对序列输入进行特征编码的工具。 作为一个序列输入的特征抽取器,其编码能力强大,没有明显的缺点。短期内难以看到可以匹敌的竞争对手。NLP领域的同学们,务必好好研究。

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    特征工程系列:空间特征构造以及文本特征构造

    特征工程系列:空间特征构造以及文本特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。 2)适用范围:长文本特征。 3)适用范围:长文本特征。 2)适用范围:长文本特征。 适用范围:所有文本特征

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    【原】文本挖掘——特征选择

    特征选择有很多方法,看了很多资料后,我总结了以下几种,以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念:DF(document frequency)指出现某个特征项的文档的频率。 通俗点,什么是一个特征的信息增益呢,说白了就是有这个特征和没有这个特征对整个分类能提供的信息量的差别。信息量用什么衡量?熵。 所以一个特征的信息增益=不考虑任何特征时文档所含的熵-考虑该特征后文档的熵(具体公式等我学会这个博客怎么用公式编辑器后再加上来) 步骤:1.计算不含任何特征整个文档的熵    2.计算包含该特征的文档的熵    3.前者-后者 优点:准,因为你选择的特征是对分类有用的特征(这里需不需要设置阈值?) 或者指定选择的特征数,把所有特征的信息增益降序排列来选择。 3.CHI——卡方统计量 概念:CHI衡量的是特征项t(i)和C(j)之间的相关联程度。

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    综述 | 常用文本特征选择

    凡是特征选择,总是在将特征的重要程度量化后再进行选择,而如何量化特征的重要性,就成了各种方法间最大的不同。接下来就介绍如何有效地进行文本特征属性选择。 文本分类中常用到向量空间模型(VSM),然而高维的向量空间模型严重影响了计算机的处理速度,因此需要对文本的向量进行降维,那么就需要对文本进行特征属性选择。 目前在文本分类领域中常用的文本特征属性选择算法有:TF-IDF,信息增益,卡方检验,互信息等。 在文本分类中单纯地用TF-IDF来判断一个特征属性是否具有区分度是不够的,原因主要有如下两个 没有考虑特征词在类间的分布 如果一个特征词在各个类之间分布都比较均匀,那么这样的词对分类没有任何贡献 在文本特征属性选择阶段,一般用“词t与类别c不相关”作出假设,计算出的卡方值越大,说明假设偏离就越大,假设越不正确。文本特征属性选择过程为:计算每个词与类别c的卡方值,然后排序取前K大的即可。

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    如何用Python从海量文本抽取主题?

    有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。 本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。 我们此次需要处理的,不是单一文本数据,而是1000多条文本数据,因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数,处理单一文本的分词。 ? 那么我们就可以抽取出以下特征: I love hate the game 然后上面两句话就转换为以下表格: ? 第一句表示为[1, 1, 0, 1, 1],第二句是[1, 0, 1, 1, 1]。 处理的文本都是微信公众号文章,里面可能会有大量的词汇。我们不希望处理所有词汇。因为一来处理时间太长,二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。 所以这里做了个限定,只从文本中提取1000个最重要的特征关键词,然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程: ? 到这里,似乎什么都没有发生。因为我们没有要求程序做任何输出。

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    如何用Python从海量文本抽取主题?

    有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略。本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。 讲到这里,你大概弄明白了主题抽取的目标了。可是面对浩如烟海的文章,我们怎么能够把相似的文章聚合起来,并且提取描述聚合后主题的重要关键词呢? 主题抽取有若干方法。 import jieba 我们此次需要处理的,不是单一文本数据,而是1000多条文本数据,因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数,处理单一文本的分词。 那么我们就可以抽取出以下特征: I love hate the game 然后上面两句话就转换为以下表格: ? 第一句表示为[1, 1, 0, 1, 1],第二句是[1, 0, 1, 1, 1]。 因为一来处理时间太长,二来那些很不常用的词汇对我们的主题抽取意义不大。所以这里做了个限定,只从文本中提取1000个最重要的特征关键词,然后停止。

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    BigBiGAN的前世今生,走向成熟的特征抽取

    2.BiGAN 因为 BigBiGAN 主要是在 BiGAN 的基础上进行改进的,所以本文的第二部分将对 BiGAN 进行简单介绍,以说明如何利用 GAN 进行特征提取。 从上图可以看出,BiGAN 在 GAN 的基础上加入了一个将数据映射到隐特征空间的 E,同时对 D 做了相应的改进。 总之,BiGAN 使得 GAN 具有了学习有意义的特征表示的能力。原始 GAN 中,D 接收样本作为输入, 并将其习得的中间表示作为相关任务的特征表示, 没有其他的机制。 它对于生成数据与真实数据的语义上有意义的特征并不十分清晰。当 G 生成了真实数据时,D 只能预测生成数据(图片)的真实性,但是无法学习有意义的中间表示。 5.总结 BigBiGAN 结合了当前在 GAN 领域的最新技术,也提出了自己的改进(D 结构的优化等),从而在 GAN 领域独领风骚,也在特征提取方面跻身前列。

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    特征工程 文本处理

    前言:本文是对特征工程中文本分词进行介绍,并用代码实例进行演示。 特征工程-Featuring Engineering 什么是特征工程? ? 简单的理解,特征工程可以看做数据分析中的数据处理和变换,把分析的内容转换成机器学习算法能读懂和工作的形式。针对不同的知识领域和任务,需要的特征不同,因此机器学习算法,还需要和领域内的知识相结合。 文本特征 文本的处理可以看做是自然语言处理的内容,它包括以下几个基础的特征: (1)自动分词 ? 英文句子中有空格,很容易分词。 (2)词根提取和词性还原 ? (3)词性标注 ? 向量空间模型及文本相似度计算 词袋模型BOW和向量空间模型VSM: ? 举例说明: ? Tf-idf词条权重计算: TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。 ?

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    基于神经网络的文本特征提取——从词汇特征表示到文本向量

    一个常用的方法是将文本转化为一个能很好的表示它的向量,这里将称该向量称作为文本向量。本文将以尽可能少的数学公式介绍目前业界比较流行的基于神经网络进行文本特征提取,得到文本向量的方案。 1. 除此之外, fastText还添加了N-gram特征,这里就不再介绍,感兴趣的同学可见【3】 4.2 文本分布表示 fastText是目前非常流行的文本分类的模型,但是直接将各个词向量相加存在一个很大的缺点 如“mother loves dad”和“dad loves mother”,在这种文本特征生成方案下,它们的文本向量就一模一样了。 4.3 深度学习模型 最近深度学习非常热门,输入词向量特征,基于深度学习模型也可以进行文本特征学习: - CNN:卷积神经网络模型可以抽取部分单词作为输入特征,类似于n-grams的思想 [5][ 该方法其实类似我们常用的 n-grams 特征。 论文将SWEM方案生成文本向量,输入到神经网络分类器:隐藏层[100, 300, 500, 1000]与一个softmax输出层。

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    文本信息抽取与结构化】详聊如何用BERT实现关系抽取

    这一点在知识图谱、信息抽取文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样,因而不同的任务难度、处理方式存在差异。 这个系列文章【文本信息抽取与结构化】,在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术,是文本处理与知识提取不可或缺的技术。 利用BERT强大的编码能力,预期能够同时抽取文本中的两种特征。事实上也正是如此,目前效果最好的关系抽取模型正是基于BERT的工作,本片介绍几个利用BERT来做关系抽取的工作。 实体识别模块 实体抽取模块和我们前面介绍的实体抽取模块基本相同,感兴趣的同学可以看如下的文章: 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 该模型中差异仅仅在于,文本经过BERT进行特征抽取之后 这个模型的特点是端到端的实现了实体抽取和关系抽取,同时也能够预测多个关系类别。 总结 文本信息抽取与结构化是目前NLP中最为实际且效益最大的任务,熟悉这个任务是一个NLP算法工程师必需要做的事情。

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    《自然语言处理实战入门》文本检索与信息抽取 ---- 关键词抽取

    文章大纲 章节目录 参考文档 ---- 章节目录 《自然语言处理实战入门》 文本检索---- 初探 ---- 常用的检索算法有根据余弦相似度进行检索,Jaccard系数,海灵格-巴塔恰亚距离和BM25相关性评分 若样本间的特征属性由符号和布尔值标识,无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这样一种结果,而Jaccard系数关心的是样本间共同具有的特征。适合词集模型向量化的数据。 该分布为离散分布,因为对于特定的特征项有特定的 TF-IDF 值,即数值不连续。

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    文本特征提取方法研究

    文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。 特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数,以此来降低向量空间维数,从而简化计算,提高文本处理的速度和效率。 利用x2 统计方法来进行特征抽取是基于如下假设:在指定类别文本中出现频率高的词条与在其他类别文本中出现频率比较高的词条,对判定文档是否属于该类别都是很有帮助的. 其中互信息的效果要好于交又嫡,这是因为互信息是对不同的主题类分别抽取特征词,而交叉嫡跟特征在全部主题类内的分布有关,是对全部主题类来抽取特征词。 将专业词库应用于军事系统的分词、特征提取、分类、信息抽取和监控、文本挖掘等方面。

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