Bag Of Words Là Gì

     

Bài đăng này vẫn đưa chúng ta đi sâu hơn vào Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trước lúc tiếp tục, hãy đảm bảo an toàn rằng bạn đã cầm rõ các khái niệm cơ bản về NLP nhưng mà tôi vẫn nói trong bài bác đăng trước của chính mình - “Tìm đọc sâu về Xử lý ngữ điệu tự nhiên ”.Bạn đã xem: Bag of words là gì

Tiếp tục nào!




Bạn đang xem: Bag of words là gì

*

Bag-of-Words là gì?

Chúng tôi đề nghị một phương pháp để biểu diễn tài liệu văn phiên bản cho thuật toán học thứ và quy mô bag-of-words giúp cửa hàng chúng tôi đạt được trọng trách đó. Quy mô bag-of-words rất dễ hình dung và dễ dàng thực hiện. Đó là một cách trích xuất các tính năng từ văn phiên bản để sử dụng trong những thuật toán học tập máy.Bạn sẽ xem: Bag of words là gì


*

nguồn

“Đó là thời kỳ giỏi nhất” “Đó là thời kỳ tồi tệ nhất” “Đó là thời đại của việc khôn ngoan” “Đó là thời đại của sự việc ngu ngốc”

Chúng tôi coi từng câu như một tài liệu riêng lẻ và công ty chúng tôi lập danh sách toàn bộ các trường đoản cú từ toàn bộ bốn tài liệu, ngoại trừ dấu câu. Cửa hàng chúng tôi nhận được,

"Nó", "là", "sự", "tốt nhất", "của", "thời đại", "tồi tệ nhất", "tuổi tác", "sự khôn ngoan", "sự dở người ngốc"

Chúng tôi mang tài liệu đầu tiên - “Đó là thời điểm xuất sắc nhất” và cửa hàng chúng tôi kiểm tra tần suất những từ vào 10 tự duy nhất. “It” = 1 “was” = 1 “the” = 1 “best” = 1 “of” = 1 “times” = 1 “bad” = 0 “age” = 0 “khôn ngoan” = 0 “ngu ngốc” = 0

Phần còn lại của tài liệu đang là: “Đó là thời điểm xuất sắc nhất” = “Đó là thời gian tồi tệ nhất” = “Đó là thời đại của sự việc khôn ngoan” = “Đó là thời đại của sự ngu đần ”=

Ví dụ: bigrams trong tài liệu đầu tiên: "Đó là thời điểm tốt nhất" như sau: "đó là" "là" "tốt nhất" "tốt nhất" "của thời đại"

Quá trình đổi khác văn bản NLP thành số được gọi là vectơ hóa vào ML. Những cách không giống nhau để chuyển đổi văn phiên bản thành vectơ là:

Đếm mốc giới hạn mỗi từ mở ra trong tài liệu. Tính gia tốc mà mỗi từ mở ra trong một tư liệu trong số tất cả các từ vào tài liệu.

TF-IDF Vectorizer

TF-IDF là viết tắt của thuật ngữ tần số tài liệu nghịch đảo tần số. Trọng số TF-IDF là 1 trong những thước đo thống kê lại được sử dụng để nhận xét mức độ đặc trưng của một từ so với một tư liệu trong một tủ đồ hoặc kho ngữ liệu. Nút độ đặc biệt tăng tương ứng với mốc giới hạn một từ xuất hiện trong tài liệu nhưng lại được bù đắp vày tần suất mở ra của từ kia trong kho ngữ liệu.

Tần suất thuật ngữ (TF) : là điểm số của tần suất xuất hiện của từ vào tài liệu hiện tại. Vị mỗi tài liệu gồm độ nhiều năm khác nhau, nên có thể một thuật ngữ sẽ mở ra nhiều lần trong các tài liệu dài hơn nữa so với những tài liệu ngắn hơn. Tần suất thuật ngữ thường xuyên được chia cho độ nhiều năm tài liệu để chuẩn chỉnh hóa.


Xem thêm: Sơ Đồ Tư Duy Sinh Học 12 Cập Nhật Đầy Đủ Mới Nhất, Sơ Đồ Tư Duy Môn Sinh Học Lớp 12

*

Tần suất tư liệu nghịch hòn đảo (IDF) : là điểm nhận xét mức độ hiếm của trường đoản cú trên các tài liệu. IDF là thước đo mức độ hi hữu của một thuật ngữ. Thuật ngữ ngắn hơn, những hơn là vấn đề IDF.
*



Xem thêm: Sự Kiện Liên Quân: Nhận Flo Thần Thoại Hy Lạp, Garena Liên Quân Mobile, Profile Picture

*

chào mừng trở lại! Một số chúng ta có thể không biết điều này nhưng Google thực sự cung cấp rất nhiều khóa đào tạo và huấn luyện miễn chi phí về không ít lĩnh vực lập trình khác nhau, mặc dầu đó là cải tiến và phát triển web, reviews về xây dựng và thậm chí còn là học máy, hãy cùng xem qua khóa học về máy học miễn chi phí của Google! Nếu bạn muốn truy cập khóa học, hãy xem links bên dưới: khóa huấn luyện và đào tạo này ban đầu với phần ra mắt cơ bạn dạng về sản phẩm công nghệ học, phần này gồm một video cơ bạn dạng giải thích các kiến ​​thức cơ phiên bản về ML. Sau đó, khóa học bao hàm các thuật ngữ cơ bạn dạng của học tập máy, điều này bao hàm các thuật ngữ trường đoản cú vựng thông dụng được sử dụng trong nghành này: Sau đó, chúng ta đi vào những thành phần toán học ẩn dưới ML, điều này bao gồm hồi quy đường tính và sai số bình phương trung bình, về cơ phiên bản đây là một số trong những khối xây dựng phải hiểu trước lúc tham gia vào bất kỳ chương trình nào:Phần sau của khóa học, nó nói đến mạng nơ-ron và kết cấu của chúng, điều này bao hàm các ví dụ với nhiều chi tiết.