Пакет слов (BOW) и частота терминов и частота обратного документа (TFIDF) используются для преобразования текстовых данных в векторные или числовые данные. Для ясного понимания давайте возьмем простой пример, предположим, что у вас есть набор данных, который содержит текстовый объект или столбец. Если вы хотите обучить модели машинного обучения, такие как логистическая регрессия или SVM и т. Д., На вышеуказанном наборе данных, мы получим ошибку, потому что они понимают только числовые..

Реализация логистической регрессии в PyTorch для классификации настроений в данных Yelp Restaurant Review, где входной функцией является пакет слов (BOW) Логистическая регрессия для классификации данных обзоров по различным настроениям будет реализована в среде глубокого обучения PyTorch. Это эксперимент, чтобы познакомиться с основными функциями фреймворка PyTorch, например, как определить нейронную сеть? а как настроить гиперпараметры модели в PyTorch? будет рассмотрен в этом..

В этой статье мы поговорим о 1. Мешок слов (BoW) 2. Векторизатор TF-IDF. 3. Word2Vec и AvgWord2Vec 4. Встраивание Word2Vec с TF-IDF Итак, здесь мы не будем вдаваться в математические подробности. Я просто расскажу о частях кода и некоторой информации об этих моделях. Мы будем использовать эту модель после обработки текста, удаления стоп-слов очистки текста и т. Д. Во всем списке документов. Во-первых, зачем нам эти модели? Ответ: преобразовать текст в числовой вектор. Но..