jupyter文本数据处理TF-IDF、Word2Vec

在 Jupyter 中，可以使用 Python 编写代码实现 TF-IDF 和 Word2Vec 对文本数据进行处理。

TF-IDF：

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，它可以通过统计文本中每个单词的出现频率和在文档中出现的频率来计算单词的权重，从而用向量的方式表示文本。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库中的 TfidfVectorizer 类来实现 TF-IDF 特征提取。具体实现可以参考以下代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 构建 TF-IDF 特征提取器
tfidf = TfidfVectorizer()

# 训练 TF-IDF 特征提取器
tfidf.fit(text_list)

# 转换文本为 TF-IDF 特征向量
tfidf_vector = tfidf.transform(text_list)

其中，text_list 是文本数据列表，每个元素是一个字符串表示的文本。

Word2Vec：

Word2Vec 是一种将单词转换为向量表示的方法，可以通过训练文本数据来学习单词之间的相似度关系。在 Python 中，我们可以使用 gensim 库来实现 Word2Vec 特征提取。具体实现可以参考以下代码：

from gensim.models import Word2Vec

# 训练 Word2Vec 特征提取器
model = Word2Vec(text_list, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# 获取单词向量
vector = model.wv['word']

其中，text_list 是文本数据列表，每个元素是一个字符串表示的文本。size 表示生成的单词向量的维度，window 表示训练时窗口大小，min_count 表示单词出现的最小次数，workers 表示训练时使用的线程数。