Python机器学习NLP自然语言处理基本操作词袋模型

概述

从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.

词袋模型

词袋模型 (

编程客栈

向量化

词袋模型首先会进行分词, 在分词之后. 通过通过统计在每个词在文本中出现的次数. 我们就可以得到该文本基于词语的特征, 如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起, 就是我们常说的向量化.

例子:

import jieba
from gensim import corpora
# 定义标点符号
punctuation = ["，", "。", "：http://www.cppcns.com", "；", "?", "!"]
# 定义语料
content = [
    "今天天气真不错!",
    "明天要下雨http://www.cppcns.com?",
    "后天要打雷。"
]
# 分词
seg = [jieba.lcut(con) for con in content]
print("语料:", seg)

# 去除标点符号
tokenized = seg.copy()
for s in tokenized:
    for p in punctuation:
        if p in s:
            s.remove(p)
print("去除标点:", tokenized)
# tokenized是去标点之后的
dictionary = corpora.Dictionary(seg)
print("词袋模型:", dictionary)

# 保存词典
dic
编程客栈
tionary.save('deerwester.dict')
# 查看字典和下标id的映射
print("编号:", dhttp://www.cppcns.comictionary.token2id)

输出结果:

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 1.140 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
语料: [['今天天气', '真不错', '!'], ['明天', '要', '下雨', '?'], ['后天', '要', '打雷', '。']]
去除标点: [['今天天气', '真不错'], ['明天', '要', '下雨'], ['后天', '要', '打雷']]
词袋模型: Dictionary(7 unique tokens: ['今天天气', '真不错', '下雨', '明天', '要']...)
编号: {'今天天气': 0, '真不错': 1, '下雨': 2, '明天': 3, '要': 4, '后天': 5, '打雷': 6}

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