BAG OF WORDS LÀ GÌ

     

Bài đăng này sẽ đưa các bạn đi sâu hơn vào Xử lý ngôn từ tự nhiên. Trước lúc tiếp tục, hãy đảm bảo an toàn rằng bạn đã nạm rõ các khái niệm cơ phiên bản về NLP nhưng tôi đang nói trong bài bác đăng trước của bản thân - “Tìm phát âm sâu về Xử lý ngữ điệu tự nhiên ”.Bạn sẽ xem: Bag of words là gì

Bạn vẫn xem: ra mắt Về Bag Of Words Là Gì

Tiếp tục nào!




Bạn đang xem: Bag of words là gì

*

Bag-of-Words là gì?

Chúng tôi bắt buộc một cách để biểu diễn dữ liệu văn bản cho thuật toán học máy và mô hình bag-of-words giúp cửa hàng chúng tôi đạt được trách nhiệm đó. Mô hình bag-of-words dễ dàng nắm bắt và dễ thực hiện. Đó là 1 cách trích xuất các tính năng từ văn bạn dạng để sử dụng trong các thuật toán học tập máy.


*

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 mỗi câu như một tài liệu đơn lẻ và chúng tôi lập danh sách tất cả các trường đoản cú từ toàn bộ bốn tài liệu, xung quanh 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 hơi ngốc"

Chúng tôi đem tài liệu thứ nhất - “Đó là thời điểm xuất sắc nhất” và công ty chúng tôi kiểm tra tần suất các từ vào 10 từ bỏ 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 giỏi nhất” = “Đó là thời điểm tồi tệ nhất” = “Đó là thời đại của việc khôn ngoan” = “Đó là thời đại của sự việc ngu ngây ngô ”=

Trong phương pháp tiếp cận này, từng từ hoặc mã thông tin được gọi là 1 trong “gam”. Tạo thành một trường đoản cú vựng gồm những cặp hai từ được điện thoại tư vấn là quy mô bigram.

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

Quá trình đổi khác văn bạn dạng NLP thành số được điện thoại tư vấn là vectơ hóa trong ML. Các cách khác biệt để biến hóa văn bạn dạng thành vectơ là:

Đếm số lần mỗi từ xuất hiện thêm trong tài liệu. Tính tần suất mà từng từ xuất hiện trong một tài liệu trong số toàn bộ các từ vào tài liệu.

TF-IDF Vectorizer

TF-IDF là viết tắt của thuật ngữ tần số tài liệu nghịch hòn đảo tần số. Trọng số TF-IDF là 1 thước đo thống kê lại được sử dụng để đánh giá mức độ đặc biệt của một từ so với một tư liệu trong một tủ chứa đồ hoặc kho ngữ liệu. Nấc độ đặc biệt tăng tương ứng với mốc giới hạn một từ xuất hiện thêm trong tài liệu cơ mà được bù đắp do tần suất lộ diện của từ kia trong kho ngữ liệu.

Tần suất thuật ngữ (TF) : là điểm số của tần suất mở ra của từ vào tài liệu hiện nay tại. Vì chưng mỗi tài liệu tất cả độ dài khác nhau, nên hoàn toàn có thể một thuật ngữ sẽ lộ diện nhiều lần trong những tài liệu dài hơn nữa so với các tài liệu ngắn hơn. Gia tốc thuật ngữ hay được phân chia cho độ nhiều năm tài liệu để chuẩn chỉnh hóa.


Xem thêm: Thân Bất Vô Kỷ Nghĩa Là Gì, 'Thân Bất Do Kỷ' Là Gì

*

Tần suất tư liệu nghịch hòn đảo (IDF) : là điểm reviews mức độ thi thoảng của trường đoản cú trên các tài liệu. IDF là thước đo nấc độ hãn hữu của một thuật ngữ. Thuật ngữ ngắn hơn, nhiều hơn là vấn đề IDF.
*



Xem thêm: Viết Đơn Xin Nghỉ Ốm Làm Sếp Siêu Lòng Nhất, Mẫu Đơn Xin Nghỉ Ốm Của Công Nhân

*

chào mừng trở lại! Một số bạn cũng có thể không biết điều này nhưng Google thực sự cung cấp rất nhiều khóa học miễn chi phí về không hề ít lĩnh vực lập trình khác nhau, mặc dầu đó là cải cách và phát triển web, giới thiệu về xây dựng và thậm chí còn là học tập máy, hãy cùng xem qua khóa đào tạo và huấn luyện về vật dụng học miễn phí của Google! Nếu bạn muốn truy cập khóa học, hãy xem liên kết bên dưới: khóa đào tạo và huấn luyện này bước đầu với phần reviews cơ bạn dạng về vật dụng học, phần này gồm một video cơ bản giải thích những kiến ​​thức cơ bạn dạng về ML. Sau đó, khóa học bao hàm các thuật ngữ cơ bản của học máy, điều này bao hàm các thuật ngữ từ 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 con đường tính với sai số bình phương trung bình, về cơ bạn dạng đây là một trong những khối xây dựng phải hiểu trước khi tham gia vào bất kỳ chương trình nào:Phần sau của khóa học, nó nói về mạng nơ-ron và cấu tạo của chúng, điều này bao gồm các ví dụ và nhiều chi tiết.