word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning(深度学习)模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Con...
分类：
Windows程序 时间：
2015-02-04 23:30:43
阅读次数：
1071
文本特征提取
词袋（Bag of Words）表征
文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：
标记（tokenizing）文本以及为每一...
分类：
其他好文 时间：
2014-12-16 11:46:54
阅读次数：
203
最近学习BoW模型，将自己网上看到的资料及对论文的理解，将BoW模型总结如下！
BoW模型
Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在自然语言处理（Natural Language Processing）和信息检索（Information
Retrieval）领域.。该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词...
分类：
其他好文 时间：
2014-11-10 23:27:42
阅读次数：
1675
整理自?http://itindex.net/detail/44409-%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E7%9B%B8%E4%BC%BC 说明： * 其中基准数据，可以来自外部，处理过程为： ? ? ?- 处理为词袋 ? ? ?- 经过数据集的tfidf结果 * 无法处理中文 ...
分类：
其他好文 时间：
2014-09-16 19:17:11
阅读次数：
246
Bag-of-words简单介绍最初的Bag-of-words ，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag-of-words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其只看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每一个词的出现都是独立的，不依赖于其它词是否出现。应用于文本的BoW简单实...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-25 14:51:14
阅读次数：
238
Bag-of-words简介
最最初的Bag-of-words ，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag-of-words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现。
应用于文本的BoW简单实例
John likes to watch movies. Mary likes t...
分类：
其他好文 时间：
2014-07-20 23:06:56
阅读次数：
324
