Метод векторизации

Все темы Data Scientist

Основные методы векторизации текстовых данных.

Основные методы векторизации текстовых данных:

1. Мешок слов (Bag of Words): Представляет текст как набор изолированных слов без учета порядка или структуры предложения. Каждое уникальное слово в тексте становится признаком, а его частота встречаемости в документе — значением этого признака.

2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Учитывает не только частоту встречаемости слова в документе (TF), но и обратную частоту его встречаемости во всех документах коллекции (IDF). Это позволяет выделить наиболее информативные слова, учитывая их важность в контексте всей коллекции документов.

3. Word Embeddings: Представляют слова в виде векторов непрерывного пространства, где семантически близкие слова имеют близкие векторные представления. Примеры включают Word2Vec, GloVe и FastText.

4. Doc2Vec: Расширение Word2Vec, которое представляет не только отдельные слова, но и целые документы в виде векторов, сохраняя их семантическое содержание.

5. N-граммы: Включают в себя комбинации из нескольких последовательных слов или символов. Например, биграммы (2-граммы) содержат последовательности из двух слов, триграммы (3-граммы) — из трех и т.д.