gensim

作者|Mauro Di Pietro 编译|VK 来源|Towards Data Science 摘要 在本文中，我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个研究领域，它研究计算机与人类语言之间的相互作用，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。 NLP常用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容对其进行分类的问题。文本分类最重要的部分是特征工程：从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。 在本文中，我将解释不同的方法来分析文本并提取可用于构建分类模型的特征。我将介绍一些有用的Python代码。 这些代码可以很容易地应用于其他类似的情况（只需复制、粘贴、运行），并且我加上了注释，以便你可以理解示例（链接到下面的完整代码）。 https://github.com/mdipietro09/DataScience_ArtificialIntelligence_Utils/blob/master/deep_learning_natural_language_processing/text_classification_example.ipynb 我将使用“新闻类别数据集”（以下链接），其中向你提供从赫芬顿邮报获得的2012年至2018年的新闻标题，并要求你使用正确的类别对其进行分类。 https:

Word2Vec简明教程 1. 特征向量 2. 词向量 2.1 例1：King- Man + Woman = Queen 2.2 例2：跨语言同义词共现 3. NNLM 4. Word2Vec 4.1 SkipGram （1）基本概念 （2）数据模型 4.2 CBoW 4.3 Negative Sampling 4.4 Hierarchical Softmax 5. 使用gensim 1. 特征向量 近年来，研究者通过词汇学方法，发现约有五种特质可以涵盖人格描述的所有方面，提出了人格的 大五模式（Big Five） ，俗称人格的海洋（OCEAN），包括以下五个维度： 开放性（Openness）：具有想象、审美、情感丰富、求异、创造、智能等特质。 责任心（Conscientiousness）：显示胜任、公正、条理、尽职、成就、自律、谨慎、克制等特点。 外倾性（Extroversion）：表现出热情、社交、果断、活跃、冒险、乐观等特质。 宜人性（Agreeableness）：具有信任、利他、直率、依从、谦虚、移情等特质。 神经质性（Neuroticism）：难以平衡焦虑、敌对、压抑、自我意识、冲动、脆弱等情绪的特质，即不具有保持情绪稳定的能力。 通过NEO-PI-R测试可以得出每个维度的打分（1-100），然后将其缩放到 [ − 1 , 1 ] [-1,1] [ − 1 , 1 ]

这一篇将会举两个例子说明怎么应用递归模型，包括文本情感分类和预测股价走势。与前几篇不同，这一篇使用的数据是现实存在的数据，我们将可以看到更高级的模型和手法🤠。 例子① - 文本感情分类 文本感情分类是一个典型的例子，简单的来说就是给出一段话，判断这段话是正面还是负面的，例如淘宝或者京东上对商品的评价，豆瓣上对电影的评价，更高级的情感分类还能对文本中的感情进行细分。因为涉及到自然语言，文本感情分类也属于自然语言处理 (NLP, Nature Langure Processing)，我们接下来将会使用 ami66 在 github 上 公开的数据 ，来实现根据商品评论内容识别是正面评论还是负面评论。 在处理文本之前我们需要对文本进行切分，切分方法可以分为按字切分和按单词切分，按单词切分的精度更高但要求使用分词类库。处理中文时我们可以使用开源的 jieba 类库来按单词切分，执行 pip3 install jieba --user 即可安装，使用例子如下： # 按字切分 >>> words = [c for c in "我来到北京清华大学"] >>> words ['我', '来', '到', '北', '京', '清', '华', '大', '学'] # 按单词切分 >>> import jieba >>> words = list(jieba.cut("我来到北京清华大学")) >>

这一篇将会举两个例子说明怎么应用递归模型，包括文本情感分类和预测股价走势。与前几篇不同，这一篇使用的数据是现实存在的数据，我们将可以看到更高级的模型和手法🤠。 例子① - 文本感情分类 文本感情分类是一个典型的例子，简单的来说就是给出一段话，判断这段话是正面还是负面的，例如淘宝或者京东上对商品的评价，豆瓣上对电影的评价，更高级的情感分类还能对文本中的感情进行细分。因为涉及到自然语言，文本感情分类也属于自然语言处理 (NLP, Nature Langure Processing)，我们接下来将会使用 ami66 在 github 上 公开的数据 ，来实现根据商品评论内容识别是正面评论还是负面评论。 在处理文本之前我们需要对文本进行切分，切分方法可以分为按字切分和按单词切分，按单词切分的精度更高但要求使用分词类库。处理中文时我们可以使用开源的 jieba 类库来按单词切分，执行 pip3 install jieba --user 即可安装，使用例子如下： # 按字切分 >>> words = [c for c in "我来到北京清华大学"] >>> words ['我', '来', '到', '北', '京', '清', '华', '大', '学'] # 按单词切分 >>> import jieba >>> words = list(jieba.cut("我来到北京清华大学")) >>

1 大纲概述 　　文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： 　　 word2vec预训练词向量 　　 textCNN 模型 　　 charCNN 模型 　　 Bi-LSTM 模型 　　 Bi-LSTM + Attention 模型 　　 RCNN 模型 　　 Adversarial LSTM 模型 　　 Transformer 模型 　　 ELMo 预训练模型 　　 BERT 预训练模型 　　 所有代码均在 textClassifier 仓库中。 2 数据集 　　数据集为IMDB 电影影评，总共有三个数据文件，在/data/rawData目录下，包括unlabeledTrainData.tsv，labeledTrainData.tsv，testData.tsv。在进行文本分类时需要有标签的数据（labeledTrainData），但是在训练word2vec词向量模型（无监督学习）时可以将无标签的数据一起用上。 3 数据预处理 　　IMDB 电影影评属于英文文本，本序列主要是文本分类的模型介绍，因此数据预处理比较简单，只去除了各种标点符号，HTML标签，小写化等。代码如下： import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup