Um maschinelles Lernen oder Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache auszuführen, muss Text in eine numerische Darstellung umgewandelt werden, was als Textdatenerweiterung bezeichnet wird. Die Verbesserung von Textdaten umfasst normalerweise drei Schritte: Tokenisierung, Zuordnung und Füllung.
1. Tokenisierung
Tokenisierung ist der Prozess der Umwandlung von Text in einzelne Wörter oder Token. Es unterteilt Text in unabhängige Wörter oder Token, damit Computer ihn verstehen und verarbeiten können. Bei der Tokenisierung müssen wir verschiedene Situationen wie Abkürzungen, Bindestriche, Zahlen und Satzzeichen berücksichtigen. Zu den häufig verwendeten Tokenisierungsmethoden gehören durch Leerzeichen und Zeichen getrennte reguläre Ausdrücke sowie Toolkits für natürliche Sprache wie NLTK und spaCy. Diese Methoden können geeignete Methoden zur Tokenisierung basierend auf spezifischen Anforderungen und Sprachmerkmalen auswählen. Die Tokenisierung ist ein wichtiger Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der die Grundlage für die anschließende Textanalyse und den Aufbau eines Sprachmodells bildet.
2. Mapping
Mapping ist der Prozess der Umwandlung von tokenisiertem Text in digitale Form. Durch die Zuordnung wird jedem Wort oder Token eine eindeutige numerische ID zugewiesen, damit Computer den Text verarbeiten können. Zu den häufig verwendeten Zuordnungsmethoden gehören Bag-of-Words-Modelle, TF-IDF und Worteinbettungen. Diese Methoden helfen Computern, Textdaten zu verstehen und zu analysieren.
1) Bag-of-Words-Modell: Das Bag-of-Words-Modell ist eine gängige Methode, um Text in Vektorform umzuwandeln. Im Bag-of-Words-Modell wird jedes Wort oder Token als Merkmal betrachtet und der Text als Vektor dargestellt, wobei der Wert jedes Merkmals die Häufigkeit angibt, mit der es im Text vorkommt. Das Bag-of-Words-Modell ignoriert die Beziehung und Reihenfolge zwischen Wörtern.
2) TF-IDF: TF-IDF ist eine Erweiterungsmethode, die auf dem Bag-of-Word-Modell basiert und die Bedeutung von Wörtern im Text berücksichtigt. TF-IDF vergleicht die Häufigkeit eines Wortes mit der Häufigkeit des Wortes im gesamten Korpus, um die Bedeutung des Wortes im Text zu bestimmen. TF-IDF kann den Einfluss gebräuchlicher Wörter auf den Text verringern und gleichzeitig die Bedeutung seltener Wörter erhöhen.
3) Worteinbettung: Worteinbettung ist eine Technik, die Wörter in einen kontinuierlichen Vektorraum abbildet. Durch die Einbettung von Wörtern in den Vektorraum können die Beziehungen und semantischen Informationen zwischen Wörtern erfasst werden. Zu den gängigen Algorithmen zur Worteinbettung gehören Word2Vec und GloVe.
3. Auffüllen
Auffüllen ist der Vorgang, bei dem Text in eine feste Länge konvertiert wird. In Modellen für maschinelles Lernen ist normalerweise ein Vektor fester Länge als Eingabe erforderlich, sodass der Text auf eine feste Länge aufgefüllt werden muss. Zu den häufig verwendeten Füllmethoden gehören Vorwärtsfüllung und Rückwärtsfüllung.
Vorwärtsauffüllen: Beim Vorwärtsauffüllen wird Text an der Vorderseite des Vektors hinzugefügt, um eine feste Länge zu erreichen. Wenn der Text kürzer als die feste Länge ist, wird 0 am Anfang des Textes hinzugefügt, bis die feste Länge erreicht ist.
Rückwärtsauffüllen: Beim Rückwärtsauffüllen wird Text bis zu einer festen Länge auf der Rückseite des Vektors hinzugefügt. Wenn der Text kürzer als die feste Länge ist, wird 0 nach dem Text hinzugefügt, bis die feste Länge erreicht ist.
Im Allgemeinen sind Tokenisierung, Mapping und Padding wichtige Techniken zur Umwandlung von Textdaten in eine numerische Form, die für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Diese Techniken ermöglichen es Algorithmen des maschinellen Lernens nicht nur, Textdaten besser zu verstehen, sondern verbessern auch die Genauigkeit und Effizienz der Algorithmen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Bedeutung und Methoden der Tokenisierung, Zuordnung und Befüllung von Textdaten zur Verbesserung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
