目录

1. 有哪些文本表示模型？

1.1 词袋模型

1.1.1 TF-IDF权重计算 公式：

1.2 主题模型

1.3 词嵌入与深度学习模型

为什么深度学习有用？

 1. 有哪些文本表示模型？

• 词袋模型（Bag of Words）
• TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
• 主题模型（Topic Model）
• 词嵌入模型（Word Embedding）

1.1 词袋模型

 这是最基础的文本表示模型。

将文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。

具体讲，将整段文本以词为单位切分开，然后每篇文章可以表示一个向量了，向量中的每一个维度代表一个单词，而该维度对应的权重梵音了这个词在原文中的重要程度。

1.1.1 TF-IDF权重计算 公式：

TF(t,d)表示单词t在文档d中出现的频率,IDF（t）是逆文档频率，用来衡量单词语义的重要性。

如果一个单词在非常多文章中出现，那可能是一个比较通用的词汇，对于区分 某一篇文章特殊语义贡献较小，因此权重降低。

但是将 单词一个一个划分未必正确，比如自然语言处理 natural language processing这3个词分别计算，结果就和实际语义偏离较大，于是可以将连续n个词 （n<=N）组成的词组（N-gram）作为一个 单独特征放到向量中表示，将构成N-gram模型。

同一个词有多种词性变换，却具有相似含义。实际中，会对单词进行词干抽取（Word Stemming），将不同词性的单词统一成同一词干的形式。

1.2 主题模型

主题模型用于从文本库中发现有代表性的主题，计算出每篇文章的主题分布

1.3 词嵌入与深度学习模型

词嵌入式一类将词向量化的模型统称，核心是将每个词都映射成低纬度空间（K=50~300维度）的稠密向量（Dense Vector）

K维空间每一维可以看做一个隐含的主题，只不过不想主题模型中的主题那样直观。

为什么深度学习有用？

由于词嵌入将每个词映射成一个K维的向量，如果一篇文档有N个词，就可以用一个N×K维的矩阵来表示这篇文档，但是这样的表示过于底层。在实际应用中，如果仅仅把这个矩阵作为原文本的表示特征输入到机器学习模型中，通常很难得到令人满意的结果。因此，还需要在此基础之上加工出更高层的特征。在传统的浅层机器学习模型中，一个好的特征工程往往可以带来算法效果的显著提升。而深度学习模型正好为我们提供了一种自动地进行特征工程的方式，模型中的每个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。从这个角度来讲，深度学习模型能够打败浅层模型也就顺理成章了。卷积神经网络和循环神经网络的结构在
文本表示中取得了很好的效果，主要是由于它们能够更好地对文本进行建模，抽取出一些高层的语义特征。与全连接的网络结构相比，卷积神经网络和循环神经网络一方面很好地抓住了文本的特性，另一方面又减少了网络中待学习的参数，提高了训练速度，并且降低了过拟合的风险。

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