Teknologi pemvektoran pemprosesan bahasa semula jadi yang menukar teks kepada vektor menggunakan model beg-of-words

Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, pemodelan vektor adalah untuk mewakili teks dalam bentuk vektor untuk memudahkan pemprosesan komputer. Kaedah ini menganggap teks sebagai titik dalam ruang vektor berdimensi tinggi dan mengukur persamaan dengan mengira jarak atau sudut antaranya. Pemodelan vektor telah menjadi teknologi penting dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan digunakan secara meluas dalam tugas seperti pengelasan teks, pengelompokan teks, perolehan maklumat dan terjemahan mesin.

Idea asas pemodelan vektor adalah untuk mewakili perkataan dalam teks sebagai vektor, dan mewakili keseluruhan teks sebagai jumlah wajaran vektor ini. Tujuannya adalah untuk menangkap hubungan semantik dan tatabahasa antara perkataan. Model pembenaman perkataan dilatih dengan menggunakan teknik seperti rangkaian saraf dan penguraian matriks untuk menghasilkan perwakilan vektor dimensi rendah bagi setiap perkataan. Vektor ini biasanya mempunyai ratusan hingga ribuan dimensi. Dengan menimbang dan menjumlahkan perkataan vektor dalam teks, kita boleh mendapatkan perwakilan vektor bagi keseluruhan teks. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, dsb.

Contoh mudah menggunakan pemodelan vektor ialah menggunakan Model Bag-of-Words untuk mewakili teks. Dalam model beg-of-words, setiap teks dianggap sebagai vektor, di mana setiap elemen mewakili bilangan kali perkataan muncul dalam teks. Sebagai contoh, pertimbangkan dua ayat berikut:

Kucing duduk di atas tikar

Anjing itu tidur di atas permaidani

[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]  # The cat sat on the mat.
[1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]  # The dog slept on the rug.

Setiap elemen vektor mewakili bilangan kali perkataan muncul dalam teks. dan panjang vektor adalah sama dengan bilangan perkataan dalam perbendaharaan kata. Perwakilan ini boleh digunakan dalam tugas seperti klasifikasi teks dan mendapatkan maklumat.

Selain model beg-of-words, terdapat juga beberapa kaedah pemodelan vektor yang lebih maju, seperti purata vektor perkataan, pemberat vektor perkataan dan rangkaian saraf konvolusi. Kaedah ini boleh menangkap hubungan semantik dan tatabahasa antara perkataan dengan lebih baik, dengan itu meningkatkan prestasi model.

Berikut ialah kod contoh Python mudah yang menunjukkan cara mewakili teks sebagai vektor menggunakan model beg-of-words:

import numpy as np
from collections import Counter

def text_to_vector(text, vocab):
    # 将文本转换为向量
    vector = np.zeros(len(vocab))
    for word in text.split():
        if word in vocab:
            vector[vocab[word]] += 1
    return vector

def build_vocab(texts):
    # 构建词汇表
    words = []
    for text in texts:
        words.extend(text.split())
    word_counts = Counter(words)
    vocab = {word: i for i, word in enumerate(word_counts)}
    return vocab

# 训练数据
train_texts = [
    'The cat sat on the mat.',
    'The dog slept on the rug.',
    'The hamster ate the cheese.'
]

# 构建词汇表
vocab = build_vocab(train_texts)

# 将训练数据转换为向量
train_vectors = []
for text in train_texts:
    vector = text_to_vector(text, vocab)
    train_vectors.append(vector)

print(train_vectors)

Dalam contoh ini, kita mula-mula mentakrifkan dua fungsi: text_to_vector dan build_vocab. Fungsi text_to_vector menukar teks kepada vektor, dan fungsi build_vocab digunakan untuk membina perbendaharaan kata. Kami kemudian menggunakan fungsi ini untuk menukar data latihan kepada vektor dan mencetak hasilnya.

Secara amnya, pemodelan vektor ialah kaedah mewakili teks ke dalam bentuk vektor, yang boleh membantu komputer melakukan pengiraan dan pemprosesan, seterusnya meningkatkan prestasi tugas pemprosesan teks. Antaranya, model pembenaman perkataan ialah salah satu teknologi utama untuk menjana vektor teks, dan model beg-of-words ialah kaedah pemodelan vektor yang mudah tetapi biasa digunakan. Dalam aplikasi praktikal, kaedah yang lebih maju, seperti purata vektor perkataan, pemberat vektor perkataan, dan rangkaian saraf konvolusi, juga boleh digunakan untuk mendapatkan prestasi yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi pemvektoran pemprosesan bahasa semula jadi yang menukar teks kepada vektor menggunakan model beg-of-words. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!