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机器学习 - 数据的特征表示

article 2025/2/12 16:49:41

一、数据的类型：

在实际应用中，数据的类型多种多样，比如文本、音频、图像、视频等.不同类型的数据，其原始特征(Raw Feature)的空间也不相同.

二、例子：使用词袋模型（Bag of Words, BoW）来实现文本情感分类任务

下面以两个示例文本 “我喜欢读书” 和 “我讨厌读书” 为例，说明如何使用词袋模型（Bag of Words, BoW）来实现文本情感分类任务，并解释其中的关键步骤和思想。

1. 构建词汇表

首先，从所有文本中提取所有出现过的词语，构建一个词汇表。
例如，对于这两个文本，可能得到的词汇表为：

Vocabulary={"我","喜欢","讨厌","读书"}

2. 文本向量化

在词袋模型中，每个文本被表示为一个向量，该向量的每个维度对应词汇表中的一个词，数值通常表示该词在文本中的出现次数（也可以采用TF-IDF等权重）。

对于文本“我喜欢读书”，计数如下：
- “我”：1 次
- “喜欢”：1 次
- “讨厌”：0 次
- “读书”：1 次
得到的向量表示为：
v1=[1, 1, 0, 1]
对于文本“我讨厌读书”，计数如下：
- “我”：1 次
- “喜欢”：0 次
- “讨厌”：1 次
- “读书”：1 次
得到的向量表示为：
v2=[1, 0, 1, 1]

3. 特征表示与情感信息

在这两个向量中，我们可以看出两个文本的主要区别在于“喜欢”和“讨厌”的位置。

“喜欢”通常带有正面情感，而“讨厌”带有负面情感。
“我”和“读书”这两个词在两个文本中都出现且频率相同，因此它们在区分情感上没有信息量。

因此，分类器可以学到：

当“喜欢”的计数较高时，文本可能表达正面情感。
当“讨厌”的计数较高时，文本可能表达负面情感。

4. 分类器的训练

基于词袋模型得到的向量表示，我们可以使用监督学习方法来训练一个情感分类器。训练流程如下：

标签分配：
为每个文本分配情感标签，例如“正面”或“负面”。在这个例子中，假设“我喜欢读书”标记为正面，“我讨厌读书”标记为负面。
特征提取：
使用上述方法将所有文本转换为向量。
模型训练：
选择一个分类算法（如逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯等），用这些向量及其对应标签进行训练，学习如何根据词频信息判断文本情感。
模型预测：
训练完成后，对新文本进行同样的向量化，然后用训练好的分类器预测其情感。

5. 总结

词袋模型（BoW）：
将文本表示为词汇表中各词的出现次数向量，忽略词序，但保留词频信息。
情感分类：
通过对比“喜欢”与“讨厌”等具有情感倾向的词在向量中的值，分类器可以学到情感的正负信息。
意义：
虽然词袋模型比较简单，但它可以有效提取文本中的词频特征，为情感分类等任务提供基本的表示。对于更复杂的任务，可能会结合词嵌入、上下文信息等方法来改进模型表现。

这种方法说明了如何从原始文本中提取特征，并利用这些特征进行情感分类任务的基本流程。

三、基于上面的例子，如何用N元特征改进？

“N元特征”通常指的是将文本中的连续n个词（称为n-gram）作为一个整体特征来表示文本，而不仅仅是单个词（unigram）。引入n元特征的主要目的是捕获词语之间的局部顺序信息和上下文关系，从而改进文本表示和下游任务的性能。

1. 基本思想

传统词袋模型（BoW）
在基本的词袋模型中，每个文本被表示为一个向量，每个维度对应词汇表中的一个单词，数值通常表示该单词在文本中出现的次数。这种表示方式忽略了单词的顺序和上下文信息。
N元特征
为了捕获单词之间的顺序和语境信息，可以将连续出现的n个单词组合成一个整体特征。例如：
- 二元（bigram）：将相邻两个词组合，如“我喜欢”、“喜欢读书”。
- 三元（trigram）：将相邻三个词组合，如“我喜欢读书”。
- 更高阶的n元（n > 3）也可以使用，但通常n=2或3较为常见，原因在于随着n的增大，特征维度会急剧增加，可能导致稀疏性问题和计算复杂度上升。

2. 如何构造N元特征

构建词汇表
- 先从训练数据中提取所有可能的n元短语。例如，对于二元特征，从文本“我喜欢读书”中提取出“我喜欢”和“喜欢读书”。
- 将所有提取到的n元短语加入词汇表，这个词汇表将作为文本向量化的基础。
向量化文本
- 对每个文本，统计词汇表中每个n元短语在文本中出现的频率，形成一个特征向量。
- 同时，也可以结合unigram、bigram、trigram等多种n元特征构建混合特征表示。
特征选择与降维
- 由于n元特征可能导致特征维度非常高（尤其当n较大时），常用的方法包括：
  - 特征选择：如基于频率、信息增益、卡方检验等方法选择最具信息量的n元特征；
  - 降维技术：如主成分分析（PCA）、隐语义分析（LSA）等，以减少特征空间的维度，缓解稀疏性问题。

3. 应用场景举例

情感分类任务

假设有两个文本：“我喜欢读书”和“我讨厌读书”。
如果只使用unigram（单个词）特征，两个文本的特征向量可能分别为：
- “我喜欢读书”：[1,1,0,1]（对应词汇表 ["我", "喜欢", "讨厌", "读书"]）
- “我讨厌读书”：[1,0,1,1]
这种表示捕获了每个词的出现情况，但没有表达“喜欢”和“讨厌”之间的相互关系。
采用bigram（2元）特征，可以将文本表示为包含“我喜欢”、“喜欢读书”、“我讨厌”、“讨厌读书”等短语。
这样，“我喜欢读书”可能得到的bigram特征向量为：
[1,1,0,0]（假设词汇表为 ["我喜欢", "喜欢读书", "我讨厌", "讨厌读书"]）
而“我讨厌读书”的向量可能为：
[0,0,1,1]
明显地，通过n元特征，模型更容易区分正面情感和负面情感，因为“喜欢”和“讨厌”在不同短语中的出现可以直接反映情感倾向。

4. 优势和挑战

优势：
- 捕获词序信息和局部上下文，增强模型的表达能力；
- 对于情感、语义分析等任务，n元特征能更好地区分语义细微差异。
挑战：
- 特征维度急剧上升，可能导致稀疏性问题；
- 计算和存储成本增加，可能需要进行特征选择和降维处理。

5. 总结

通过引入n元特征，我们可以在传统词袋模型基础上，进一步捕获文本中的顺序和上下文信息，从而改进文本情感分类等任务的性能。这种方法虽然会增加特征维度，但在实践中常通过特征选择和降维技术来平衡效率和效果。

四、不同类型的数据，在机器学习中，其特征是怎样的？

不同类型的数据在机器学习中具有各自独特的结构和特征，理解这些特征有助于选择合适的预处理方法和模型架构。下面分别说明文本、音频、图像和视频数据的主要特征：

文本数据：
- 离散序列性： 文本由单词、字符或子词构成，这些元素以一定顺序排列，顺序信息往往包含丰富的语义信息。
- 高维稀疏性： 传统方法（如词袋模型或TF-IDF）将文本表示为高维向量，这些向量往往非常稀疏。
- 语义和上下文： 现代方法如词嵌入（Word Embedding）、BERT 等预训练模型，能够捕捉词语之间的语义相似性和上下文关系。
- 自然语言结构： 文本中存在句法和语义结构（如语法规则、短语结构），这些结构在自然语言处理任务中非常重要。
音频数据：
- 时域和频域信息： 原始音频信号通常是连续的时域信号，经过傅里叶变换或其他变换可以得到频谱信息，反映声音的频率成分。
- 特征表示： 常见特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、谱图、Chroma特征等，这些特征能有效捕捉音频的音色、节奏和音高等属性。
- 连续性和动态性： 音频信号在时间上具有连续性，同时在不同时间段可能表现出不同的特征，捕捉时序信息常用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
图像数据：
- 二维结构： 图像通常以二维数组形式存储，每个像素代表颜色或灰度值。彩色图像还包含多个通道（例如RGB）。
- 局部关联性： 图像中相邻像素往往具有很强的关联性，局部区域的特征对于整体图像识别非常关键。
- 空间层次结构： 图像通常存在多层次的结构，例如边缘、纹理、形状、对象等。卷积神经网络（CNN）正是利用这种层次结构提取特征。
- 尺度不变性和旋转不变性： 图像处理常常需要考虑尺度、旋转和光照等因素对图像特征的影响，故需要设计鲁棒的特征提取方法。
- 图像特征：在手写体数字识别任务中，样本 𝑥 为待识别的图像.为了识别 𝑥 是什么数字，我们可以从图像中抽取一些特征.如果图像是一张大小为 𝑀 × 𝑁 的图像，其特征向量可以简单地表示为 𝑀 × 𝑁 维的向量，每一维的值为图像中对应像素的灰度值.为了提高模型准确率，也会经常加入一个额外的特征，比如直方图、宽高比、笔画数、纹理特征、边缘特征等.假设我们总共抽取了 𝐷 个特征，这些特征可以表示为一个向量 𝒙 ∈ R^𝐷 .
视频数据：
- 时空连续性： 视频由连续的图像帧组成，因此不仅包含图像的空间信息，还包含时间维度上的动态信息。
- 多模态特征： 视频数据通常结合图像（视觉）、音频（声音）和文本（字幕、对话）等多种信息，综合分析更复杂。
- 时序依赖： 视频中的帧与帧之间存在时间依赖关系，捕捉这种动态变化通常需要使用时序模型（如长短期记忆网络 LSTM、时序卷积网络等）。
- 高维度数据： 视频数据在空间和时间上的高维度使得计算和存储需求较大，通常需要降维或特征抽取技术。