自然语言入门 一、BOW模型：使用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档，并且每个单词的出现都是独立的。在表示文档时是二值（出现1，不出现0）； eg: Doc1:practice makes perfect perfect. Doc2:nobody is perfect. Doc1和Doc2作为语料库：词有（practice makes perfect nobody is） Doc

Tf-idf⽂本特征提取 TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在⼀篇⽂章中出现的概率⾼，并且在其他⽂章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能⼒，适合⽤来分类。TF-IDF作⽤：⽤以评估⼀字词对于⼀个⽂件集或⼀个语料库中的其中⼀份⽂件的重要程度。 1，公式： 词频（term frequency，tf）指的是某⼀个给定的词语在该⽂件中出现的频率逆向⽂档频率（inverse do

本文介绍的是提取文本关键词的方法，包括tfidf以及textrank 1 tfidf tfidf内容原理比较简单，先简单讲一下，有空再细化 tfidf分为tf和idf，其中tf指的是词频，idf指的是逆文档频率。tf词频，顾名思义，就是某个词在文档中的出现次数。而idf逆文档频率，则是某个词在多少篇文档中出现过 公式 P.S. 分母的加1，起到的是平滑的作用，避免出现某个词在每篇文章里都

运行后报错，问下有没有大佬知道是什么问题，百度了一下没看到类似的情况，是缺少包或者插件吗

目录 简介TFIDF朴素贝叶斯分类器 贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器TextRNNTextCNNTextRCNNFastTextHANHighway Networks 简介 通常，进行文本分类的主要方法有三种： 基于规则特征匹配的方法（如根据喜欢，讨厌等特殊词来评判情感，但准确率低，通常作为一种辅助判断的方法）基于传统机器学习的方法（特征工程 + 分类算法

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书山有路勤为径，学海无涯苦作舟 一、数据预处理与观测 1.1 数据清洗 社交媒体上有些讨论是关于灾难，疾病，暴乱的，有些只是开玩笑或者是电影情节，我们该如何让机器能分辨出这两种讨论呢? import kerasimport nltkimport pandas as pdimport numpy as npimport reimport codecs 读取数据，并且给行命名

0. 前言 接上文NLP学习笔记(一) : 数据预处理（词袋），我们已经将数据预处理完成，接下来我们创建一些特征进行训练。 需要提及的是，本次只是单纯的从原始数据中创建特征，未涉及到word embedding（词向量）等操作，也未涉及到n-gram等牵涉到语序的模型。 好的，现在我们已经有了清洗过后的数据，也就是上文预处理完成后的 clean_reviews 这个东西。 接下来我们准备使