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TF-IDF向量可以在不同级别的输入标记(单词、字符、n-gram)中生成，我们应该使用哪种？

TF-IDF向量可以在不同级别的输入标记（单词、字符、n-gram）中生成。在选择使用哪种级别的输入标记时，需要考虑以下几个因素：

任务类型：根据具体的任务类型，选择适合的输入标记级别。对于文本分类、情感分析等任务，通常使用单词级别的输入标记，因为单词能够更好地表示文本的语义信息。而对于音频、视频等多媒体数据，可能需要使用字符级别或n-gram级别的输入标记。
数据规模：如果数据规模较大，可以考虑使用字符级别或n-gram级别的输入标记，因为这样可以更好地捕捉文本的局部信息。而对于数据规模较小的任务，使用单词级别的输入标记可能已经足够。
文本特点：根据文本的特点选择合适的输入标记级别。如果文本包含很多特定领域的术语或短语，可以考虑使用n-gram级别的输入标记，以捕捉更多的领域专有信息。

综合考虑以上因素，选择合适的输入标记级别是根据具体情况而定的，并没有固定的标准答案。

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基于深度学习的文本分类应用！

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