NLP 中的词袋 (BoW) 模型

在自然语言处理 (NLP) 中，词袋 (BoW) 模型是一种将文本转换为数字表示的技术。这种方法将每个单词视为文本的一个特征，并将该单词在文本中出现的次数作为该特征的值，在词袋中存储它们。这将使文本数据可以在机器学习算法上进行分析。

BoW 模型的工作原理

BoW 模型的工作原理非常简单。给定一个文本，我们将它分割成单词并计算每个单词在文本中出现的次数。这将生成一个向量，其中：

• 每个单词是向量的一个特征
• 每个特征的值是该单词在文本中出现的次数

例如，如果我们有以下两个文本：

Text 1: This is a simple text. It contains very simple words.
Text 2: This text is a bit longer than the first text. However, the second text also contains simpler words.

我们可以将这两个文本转换为以下词袋：

可以看出，得到的向量元素个数为所有文本的单词总数，大多数元素都是 0，因为每个文本的大部分单词在另一个文本中出现。

如何在 Python 中实现 BoW 模型？

在 Python 中实现 BoW 模型，我们需要配合使用以下工具：

• re (正则表达式工具包)：用于在文本中提取单词
• sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer：用于将文本转换为单词计数向量。

import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 定义一个文本集合
corpus = ['This is a simple text.', 
          'It contains very simple words.', 
          'This text is a bit longer than the first text.', 
          'However, the second text also contains simpler words.']

# 使用正则表达式分割文本
words_list = []
for text in corpus:
    words_list.append(re.findall(r'\w+', text.lower()))

# 将单词列表转换为字符串（因为 CountVectorizer 接受字符串数据）
words = []
for word_list in words_list:
    words.append(' '.join(word_list))

# 创建 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 将文本转换为单词计数向量
bow_vector = vectorizer.fit_transform(words)

# 输出单词计数向量
print(bow_vector.toarray())

将返回以下输出：

[[1 1 0 0 0 1 0 0]
 [0 0 0 1 1 1 0 1]
 [1 1 1 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 1 1 0 1 1]]

这是我们的词袋。第一行表示第一个文本中的单词计数，第二行表示第二个文本中的单词计数，以此类推。要查看每个单词代表的特征名称，请使用以下代码：

# 输出每个单词的特征名称
print(vectorizer.get_feature_names())

将返回以下输出：

['bit', 'contains', 'first', 'however', 'is', 'longer', 'second', 'simple', 'simpler', 'text', 'than', 'the', 'this', 'very', 'words']

结论

在 NLP 中，词袋 (BoW) 模型是一种常见的技术，用于将文本转换为数字表示。BoW 可以通过将单词视为文本的一个特征，并将该单词在文本中出现的次数作为该特征的值来处理文本数据。要使用 Python 实现 BoW 模型，可以使用 re 和 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 工具包。