文本表示模型

• 词袋模型(Bag of Words)
  将每篇文章看成一袋子词,并忽略每个词出现的顺序.

具体来说,就是将整段文本以词为单位切分开,然后每篇文章可以表示成一个长向量,向量中的每一维表示一个单词,而该维对应的权重则反应了这个词在原文章中的重要程度.常用TF-IDF计算权重,公式为:
$TF-IDF(t,d)=TF(t,d)+IDF\left(t\right)$TF−IDF(t,d)=TF(t,d)+IDF(t)
其中TF-IDF(t,d)为单词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t对表达语义所起的重要性,表示为:
$IDF\left(t\right)=\log \frac{文章总数}{包含单词t的文章总数+1}$IDF(t)=log包含单词t的文章总数+1文章总数​

• TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 主题模型(Topic Model)
  用于从文本库中发现有代表性的主题(得到每个主题上面词的分布特性)
• 词嵌入模型(Word Embedding)
  词嵌入是一类将词向量化的模型的统称,核心思想是将每个词都映射成低维空间(通常k=50~300维)上的一个稠密向量(Dense Vector)
• 深度学习模型

1. 卷积神经网络
2. 循环神经网络