Kepentingan dan kaedah tokenisasi, pemetaan dan pengisian data teks untuk peningkatan

Untuk melaksanakan pembelajaran mesin atau tugas pemprosesan bahasa semula jadi, teks perlu ditukar kepada perwakilan berangka, yang dipanggil penambahan data teks. Peningkatan data teks biasanya merangkumi tiga langkah: tokenisasi, pemetaan dan pengisian.

1. Tokenisasi

Tokenisasi ialah proses menukar teks kepada perkataan atau token individu. Ia membahagikan teks kepada perkataan atau token bebas supaya komputer boleh memahami dan memprosesnya. Semasa tokenisasi, kita perlu mengambil kira pelbagai situasi seperti singkatan, sempang, nombor, dan tanda baca. Kaedah tokenisasi yang biasa digunakan termasuk terhad ruang, terhad aksara, ungkapan biasa dan kit alat bahasa semula jadi seperti NLTK dan spaCy. Kaedah ini boleh memilih kaedah yang sesuai untuk tokenisasi berdasarkan keperluan khusus dan ciri bahasa. Tokenisasi ialah langkah penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi, yang menyediakan asas untuk analisis teks dan pembinaan model bahasa seterusnya.

2. Pemetaan

Pemetaan ialah proses menukar teks token kepada bentuk digital. Melalui pemetaan, setiap perkataan atau token diberikan ID berangka yang unik supaya komputer boleh memproses teks. Kaedah pemetaan yang biasa digunakan termasuk model beg-of-words, TF-IDF dan pembenaman perkataan. Kaedah ini membantu komputer memahami dan menganalisis data teks.

1) Model beg perkataan: Model beg perkataan ialah kaedah biasa untuk menukar teks kepada bentuk vektor. Dalam model beg-of-words, setiap perkataan atau token dianggap sebagai ciri dan teks diwakili sebagai vektor, di mana nilai setiap ciri mewakili bilangan kali ia berlaku dalam teks. Model beg-of-words mengabaikan hubungan dan susunan antara perkataan.

2) TF-IDF: TF-IDF ialah kaedah peningkatan berdasarkan model beg-of-word, yang mengambil kira kepentingan perkataan dalam teks. TF-IDF membandingkan kekerapan perkataan dengan kekerapan perkataan dalam keseluruhan korpus untuk menentukan kepentingan perkataan dalam teks. TF-IDF boleh mengurangkan kesan perkataan biasa pada teks sambil meningkatkan berat perkataan jarang.

3) Pembenaman perkataan: Pembenaman perkataan ialah teknik yang memetakan perkataan ke dalam ruang vektor berterusan. Dengan membenamkan perkataan ke dalam ruang vektor, hubungan dan maklumat semantik antara perkataan boleh ditangkap. Algoritma pembenaman perkataan biasa termasuk Word2Vec dan GloVe.

3. Padding

Padding ialah proses menukar teks kepada panjang tetap. Dalam model pembelajaran mesin, vektor panjang tetap biasanya diperlukan sebagai input, jadi teks perlu dipadatkan ke panjang tetap. Kaedah pengisian yang biasa digunakan termasuk pengisian ke hadapan dan pengisian ke belakang.

Pelapik hadapan: Dalam pelapik hadapan, teks ditambah pada bahagian hadapan vektor pada panjang tetap. Jika teks lebih pendek daripada panjang tetap, 0 ditambah ke hadapan teks sehingga panjang tetap dicapai.

Lapik belakang: Dalam pelapik belakang, teks ditambah ke bahagian belakang vektor pada panjang tetap. Jika teks lebih pendek daripada panjang tetap, 0 ditambah selepas teks sehingga panjang tetap dicapai.

Secara umumnya, tokenisasi, pemetaan dan pelapik ialah teknik penting untuk menukar data teks kepada bentuk berangka yang boleh digunakan untuk pembelajaran mesin. Teknik ini bukan sahaja membenarkan algoritma pembelajaran mesin memahami data teks dengan lebih baik, tetapi juga meningkatkan ketepatan dan kecekapan algoritma.

Atas ialah kandungan terperinci Kepentingan dan kaedah tokenisasi, pemetaan dan pengisian data teks untuk peningkatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!