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《机器学习》自然语言处理之TF-IDF

article 2025/1/17 23:43:03

1. 什么是语料库？如何创建语料库？

1.1 语料库的定义

1.2 创建语料库的步骤

1.3 示例：创建一个小型语料库

2. 如何进行分词？

2.1 分词的定义

2.2 使用jieba库进行分词

安装jieba：

使用示例：

添加自定义词典：

停用词处理：

3. TF-IDF介绍与使用方法

3.1 什么是TF-IDF？

3.2 使用sklearn计算TF-IDF

使用示例：

解释：

总结

简介

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、处理和生成人类语言。在NLP中，语料库、分词和TF-IDF是三个非常基础且关键的概念。本文将详细介绍这些内容，并展示如何使用Python中的常见工具（如jieba库）来实现这些任务。

1. 什么是语料库？如何创建语料库？

1.1 语料库的定义

语料库（Corpus）是指大量文本数据的集合，通常用于训练和测试自然语言处理模型。语料库可以是结构化的（如带有标注的文本）或非结构化的（如纯文本）。它是NLP任务的基础，几乎所有NLP任务（如分词、词性标注、情感分析等）都依赖于语料库。

1.2 创建语料库的步骤

创建语料库通常包括以下几个步骤：

数据收集：
- 从公开数据集（如维基百科、新闻网站、社交媒体）获取文本数据。
- 使用爬虫工具（如Scrapy或BeautifulSoup）抓取网页内容。
- 从本地文件（如TXT、CSV、JSON）中读取文本。
数据清洗：
- 去除无关字符（如HTML标签、特殊符号）。
- 处理缺失值或重复数据。
- 统一文本格式（如大小写转换、去除空格）。
数据存储：
- 将清洗后的文本保存为结构化格式（如CSV、JSON或数据库）。
- 如果语料库较大，可以使用分布式存储系统（如Hadoop或Spark）。

1.3 示例：创建一个小型语料库

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何从本地文件中读取文本并创建一个语料库：

import os

# 读取文本文件
def read_text_files(directory):
    corpus = []
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.endswith(".txt"):
            with open(os.path.join(directory, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:
                text = file.read()
                corpus.append(text)
    return corpus

# 示例：读取当前目录下的所有TXT文件
corpus = read_text_files(".")
print(f"语料库中的文档数量: {len(corpus)}")

2. 如何进行分词？

2.1 分词的定义

分词（Tokenization）是将连续的文本分割成独立的词语或符号的过程。对于中文来说，分词尤为重要，因为中文句子中没有明显的空格分隔符。

2.2 使用`jieba`库进行分词

jieba是一个流行的中文分词库，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式。

安装`jieba`：

pip install jieba

使用示例：

import jieba

# 精确模式（默认）
text = "自然语言处理是人工智能的重要方向"
words = jieba.lcut(text)
print("精确模式:", words)

# 全模式
words_full = jieba.lcut(text, cut_all=True)
print("全模式:", words_full)

# 搜索引擎模式
words_search = jieba.lcut_for_search(text)
print("搜索引擎模式:", words_search)

添加自定义词典：

jieba支持加载自定义词典，以处理特定领域的词汇。

# 添加自定义词典
jieba.load_userdict("user_dict.txt")

# 示例
text = "自然语言处理是AI的重要方向"
words = jieba.lcut(text)
print("自定义词典分词:", words)

停用词处理：

停用词（Stop Words）是指在文本中频繁出现但对语义贡献较小的词语（如“的”、“是”）。我们可以通过加载停用词表来过滤这些词语。

# 加载停用词表
def load_stopwords(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        stopwords = set([line.strip() for line in file])
    return stopwords

# 过滤停用词
stopwords = load_stopwords("stopwords.txt")
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]
print("过滤停用词后:", filtered_words)

3. TF-IDF介绍与使用方法

3.1 什么是TF-IDF？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于衡量词语在文档中重要性的统计方法。它由两部分组成：

TF（词频）：词语在文档中出现的频率。
IDF（逆文档频率）：衡量词语在整个语料库中的普遍性。IDF值越高，词语越独特。

TF-IDF的计算公式为：

其中：

3.2 使用`sklearn`计算TF-IDF

sklearn库提供了方便的TF-IDF计算工具。

使用示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 示例语料库
corpus = [
    "自然语言处理是人工智能的重要方向",
    "机器学习是人工智能的核心技术",
    "深度学习在计算机视觉中应用广泛"
]

# 计算TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 输出结果
print("TF-IDF矩阵形状:", tfidf_matrix.shape)
print("词语列表:", vectorizer.get_feature_names_out())
print("TF-IDF值:\n", tfidf_matrix.toarray())