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三種文字特徵提取(TF-IDF/Word2Vec/CountVectorizer)

另一類最近比較流行的模型是把每一個單詞表示成一個向量。這些模型一般是基於某種文字中與單詞共現相關的統計量來構造。一旦向量表示算出,就可以像使用TF-IDF向量一樣使用這些模型(例如使用它們作為機器學習的特徵)。一個比較通用的例子是使用單詞的向量表示基於單詞的含義計算兩個單詞的相似度。Word2Vec就是這些模型中的一個具體實現,常稱作分佈向量表示

作者:小爺Souljoy
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來源:簡書
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