Работа с текстовыми данными: токенизация и векторизация

Работа с текстовыми данными: токенизация и векторизация

Токенизация - это процесс разбиения текста на отдельные элементы, называемые токенами. Токены могут быть словами, символами или даже предложениями. Токенизация является первым шагом в обработке текстовых данных и позволяет сделать текст структурированным для дальнейшего анализа. Векторизация - это процесс преобразования текста в числовой формат. Векторизация позволяет представить текст в виде числовых векторов, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения или анализа текста. Существуют различные методы векторизации, такие как мешок слов, TF-IDF и word2vec. Мешок слов (Bag of Words) - это метод векторизации, который представляет текст в виде набора слов, игнорируя их порядок. Каждый слово из текста становится отдельным признаком, а его частота в тексте - значением этого признака. Мешок слов позволяет учесть важность слов в тексте, но не учитывает их порядок и контекст. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) - это метод векторизации, который учитывает не только частоту слова в тексте, но и его важность в контексте всего корпуса текстов. TF-IDF вычисляется как произведение частоты слова в тексте (TF) и обратной частоты слова в корпусе (IDF). Этот метод позволяет выделить ключевые слова, которые характеризуют тексты в контексте всего корпуса. Word2Vec - это метод векторизации, который представляет слова в виде плотных векторов фиксированной длины. Word2Vec использует нейронные сети для обучения векторных представлений слов, учитывая их семантическую близость и контекст. Этот метод позволяет учесть смысловые отношения между словами и использовать их в анализе текста. Выбор метода векторизации зависит от конкретной задачи и особенностей текстовых данных. Важно учитывать какие признаки текста важны для анализа и какие методы векторизации позволяют наилучшим образом представить эти признаки в числовой формат.

Создана 02.10.2023