2019.03.13目次BoWとはPythonでBoW-CountVectorizer-分かち書き+CountVectorizer参考BoWとはBoWは、Bag-of-Wordsの略です。BoWは、テキストを数値の特徴ベクトルに変換する方法です。テキストデータに対して、テキスト中の特定の単語の出現回数を特徴量にする。PythonでBoW-CountVectorizer-日本語の場合、文は、単語もしくは形態素にスペース等ではっきり分かれていない。そのため、日本語のテキストをそのままBoW処理すると以下のような結果になってしまう。["私の名前は、βshortです。"私は、ブログを書いています。"ブログの内容は、データ分析に関するものです。"ブログは、不定期で更新をしています。columns=name)これを防ぐために、日本語テキストでは、まず初めに”分かち書き”をする。分かち書き+CountVectorizerこの分かち書きについては、下のページで紹介する。Lab分かち書き後のBoWの結果は下のようになる。["私の名前は、βshortです。"私は、ブログを書いています。"ブログの内容は、データ分析に関するものです。"ブログは、不定期で更新をしています。columns=name)これらの文章は、”ブログの話をしているものだろう”ということが予測できる?BoWは、文章中の単語の数を特徴量として扱う。従って、文章の特性に限らず、頻繁に使われる単語は意味がない。”です”、”ます”など頻度による制限-min_dfとmax_df全ての文書に登場する単語は意味がない(特徴がない)と考えられるので、max_dfで制限します。出現しないような単語は意味がない(特徴がない)と考えられるので、min_dfで制限します。max_dfとmin_dfは、0~1.0の数値で指定します。n-gram#====1gram====ngram_range(1,1)#もしくは、指定しない#====2gram====ngram_range(2,2)#====3gram====ngram_range(3,3)#====1と2gram====ngram_range(1,2)ngramは、大体1~3gram程度にします。エンティティベクトルの学習済みモデルを使う。モデルの訓練&変換と、学習済みモデルを使った変換を行う。wiki/Natural_language_processingの1文を持ってきて、NLPという変数にした。句読点と、括弧と括弧内を削除する処理を先に行った。置き換えを行うsub()と、特定の抽出を行うfindall()の具体的な例を紹介していきます。意味を持つ最小の記号・文字列の単位を形態素(morpheme)という。文を形態素ごとに分割し、品詞や記号の名称等を付け加える作業を形態素解析という。"私の名前は、βshortです。参考アンサンブル学習とはPythonでTF-IDFホーム自然言語処理PythonでBoW-CountVectorizer-Summaryβshort某エンジニアデータ解析を勉強しています。AnalysisNotesホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。