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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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技术干货丨fastText原理及实践

给定一个测试输入x，我们的假设应该输出一个K维的向量，向量内每个元素的值表示x属于当前类别的概率。...除非你决定使用预训练的embedding来训练fastText分类模型，这另当别论。 1 字符级别的n-gram word2vec把语料库中的每个单词当成原子的，它会为每个单词生成一个向量。...对于低频词生成的词向量效果会更好。因为它们的n-gram可以和其它词共享。 2. 对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。我们可以叠加它们的字符级n-gram向量。...值得注意的是，fastText在输入时，将单词的字符级别的n-gram向量作为额外的特征；在输出时，fastText采用了分层Softmax，大大降低了模型训练时间。...训练词向量时，我们使用正常的word2vec方法，而真实的fastText使用了字符级别的n-gram间接产生词向量； 2.

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基于深度学习的文本分类应用！

作者：罗美君，算法工程师，Datawhale优秀学习者在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。...值得注意的是，fastText在输入时，将单词的字符级别的n-gram向量作为额外的特征；在输出时，fastText采用了分层Softmax，大大降低了模型训练时间。...2.3 字符级别的n-gram word2vec把语料库中的每个单词当成原子的，它会为每个单词生成一个向量。...因为它们的n-gram可以和其它词共享。对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。我们可以叠加它们的字符级n-gram向量。...简单实现fastText 为了简化任务：训练词向量时，我们使用正常的word2vec方法，而真实的fastText还附加了字符级别的n-gram作为特征输入；我们的输出层使用简单的softmax分类

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下面是一个清单，用来清理你的数据（更多细节见代码）：删除所有不相关的字符，如不是字母和数字的字符将文本切分成独立的单词进行标记移除不相关的词，例如twitter中的“@”或者是网址将所有字母转为小写...在这个列表中的每个索引出，我们标记对应单词在句子中出现的次数。这种方法被称为词袋模型，因为这种表示方法完全忽视了句子中的词语顺序。如下所示。 ? 使用词袋表示句子。句子在左边，右边是句子的表示向量。...第六步：考虑词语结构 TF-IDF 为了让我们的模型专注于更有意义的单词，我们可以在词袋模型的基础上使用TF-IDF分数（词频-逆文档频率）。...在足够数据中训练后，它为词汇表中的每一个单词生成一个300维的向量，其中语义相似的词语向量间的距离更近。这篇论文的作者开源了一个使用巨大语料集预训练的模型，我们可以利用它将语义知识纳入我们的模型中。...最后的笔记以下是对我们成功使用的方法的快速回顾从一个简单快速的模型开始解释它的预测了解它正在犯的是哪种错误使用这些知识决定下一步应该处理数据还是使用一个更复杂的模型我们将这些方法应用在一个特例中

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