【实战演练】文本特征提取实战：TF-IDF向量化与词嵌入表示

# 1. 文本特征提取概述**

文本特征提取是自然语言处理（NLP）中至关重要的步骤，它将文本数据转换为机器可读的数值表示，以供机器学习模型使用。文本特征提取技术可以有效地捕获文本语义，为后续的NLP任务（如文本分类、文本聚类）提供有价值的信息。

文本特征提取方法主要分为两大类：基于统计的方法和基于深度学习的方法。基于统计的方法，如词频-逆文档频率（TF-IDF）向量化，通过计算词语在文档中的频率和在语料库中的分布情况来提取特征。基于深度学习的方法，如词嵌入，通过神经网络学习文本语义，将词语映射到低维稠密的向量空间中，从而提取语义特征。

# 2. TF-IDF向量化

### 2.1 TF-IDF原理与计算

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种文本特征提取技术，用于衡量一个单词在特定文档中的重要性。它通过考虑单词在文档中的频率（TF）和在文档集合中的普遍性（IDF）来实现。

#### 2.1.1 词频（TF）

词频（TF）表示一个单词在特定文档中出现的次数。它反映了单词在文档中的局部重要性。TF计算公式为：

TF(t, d) = count(t, d) / total_words(d)

其中：

* `t`：单词
* `d`：文档
* `count(t, d)`：单词 `t` 在文档 `d` 中出现的次数
* `total_words(d)`：文档 `d` 中单词的总数

#### 2.1.2 逆文档频率（IDF）

逆文档频率（IDF）表示一个单词在文档集合中的普遍性。它反映了单词在区分不同文档方面的能力。IDF计算公式为：

IDF(t, D) = log(total_docs / doc_count(t, D))

其中：

* `t`：单词
* `D`：文档集合
* `total_docs`：文档集合中的文档总数
* `doc_count(t, D)`：包含单词 `t` 的文档数

### 2.2 TF-IDF向量化实战

#### 2.2.1 Python实现

使用Python实现TF-IDF向量化：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 文档集合
docs = ['文档1', '文档2', '文档3']

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

# 拟合和转换文档集合
X = vectorizer.fit_transform(docs)

# 输出TF-IDF矩阵
print(X)

#### 2.2.2 案例分析

考虑以下文档集合：

| 文档 | 文本 |
|---|---|
| 文档1 | 我喜欢吃苹果 |
| 文档2 | 我喜欢吃香蕉 |
| 文档3 | 我喜欢吃梨子 |

使用TF-IDF向量化得到以下TF-IDF矩阵：

| 单词 | 文档1 | 文档2 | 文档3 |
|---|---|---|---|
| 苹果 | 0.577 | 0.000 | 0.000 |
| 香蕉 | 0.000 | 0.577 | 0.000 |
| 梨子 | 0.000 | 0.000 | 0.577 |

从TF-IDF矩阵中可以看出：

* "苹果"在文档1中具有较高的TF-IDF值，因为它在文档1中出现一次，并且在其他文档中没有出现。
* "香蕉"和"梨子"在各自的文档中具有较高的TF-IDF值，这表明它们是区分不同文档的特征性单词。

# 3. 词嵌入表示

### 3.1 词嵌入概念与类型

#### 3.1.1 词嵌入的含义

词嵌入是一种将单词表示为低维向量的技术，这些向量能够捕捉单词之间的语义和句法关系。与传统的one-hot编码不同，词嵌入向量可以表示单词的含义和上下文信息，从而提高机器学习模型对文本数据的理解能力。

#### 3.1.2 词嵌入的类型

词嵌入模型有多种类型，其中最常用的包括：

- **Word2Vec**：由谷歌开发的一种神经网络模型，通过预测单词的上下文来学习词嵌入。
- **GloVe**：一种基于全局词频统计的词嵌入模型，可以捕捉单词之间的相似性和类比关系。
- **ELMo**：一种基于双向LSTM的词嵌入模型，可以捕捉单词在不同上下文中的不同含义。

### 3.2 Word2Vec词嵌入实战

#### 3.2.1 Word2Vec模型训练

使用Word2Vec训练词嵌入模型的步骤如下：