05 文本表示模型
场景描述
文本是一类非常重要的非结构化数据，如何表示文本数据一直是机器学习领 域的一个重要研究方向。
知识点
词袋模型（Bag of Words），TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），主题模型（Topic Model），词嵌入模型（Word Embedding）
问题 有哪些文本表示模型？它们各有什么优缺点？
分析与解答
■ 词袋模型和N-gram模型
最基础的文本表示模型是词袋模型。顾名思义，就是将每篇文章看成一袋子 词，并忽略每个词出现的顺序。具体地说，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，向量中的每一维代表一个单词，而该维对 应的权重则反映了这个词在原文章中的重要程度。常用TF-IDF来计算权重，公式 为
TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t) ，（1.5）
其中TF(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:
(1.6)
直观的解释是，如果一个单词在非常多的文章里面都出现，那么它可能是一个比 较通用的词汇，对于区分某篇文章特殊语义的贡献较小，因此对权重做一定惩 罚。
将文章进行单词级别的划分有时候并不是一种好的做法，比如英文中的natural language processing（自然语言处理）一词，如果将natural，language，processing这 3个词拆分开来，所表达的含义与三个词连续出现时大相径庭。通常，可以将连续 出现的n个词（n≤N）组成的词组（N-gram）也作为一个单独的特征放到向量表示 中去，构成N-gram模型。另外，同一个词可能有多种词性变化，却具有相似的含 义。在实际应用中，一般会对单词进行词干抽取（Word Stemming）处理，即将不 同词性的单词统一成为同一词干的形式。
■ 主题模型
主题模型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），并且能够计算出每篇文章的主题分布。
■ 词嵌入与深度学习模型
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）。K维空间的每一 维也可以看作一个隐含的主题，只不过不像主题模型中的主题那样直观。
由于词嵌入将每个词映射成一个K维的向量，如果一篇文档有N个词，就可以 用一个N×K维的矩阵来表示这篇文档，但是这样的表示过于底层。在实际应用 中，如果仅仅把这个矩阵作为原文本的表示特征输入到机器学习模型中，通常很 难得到令人满意的结果。因此，还需要在此基础之上加工出更高层的特征。在传 统的浅层机器学习模型中，一个好的特征工程往往可以带来算法效果的显著提 升。而深度学习模型正好为我们提供了一种自动地进行特征工程的方式，模型中 的每个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。从这个角度来讲，深度学习 模型能够打败浅层模型也就顺理成章了。卷积神经网络和循环神经网络的结构在 文本表示中取得了很好的效果，主要是由于它们能够更好地对文本进行建模，抽 取出一些高层的语义特征。与全连接的网络结构相比，卷积神经网络和循环神经 网络一方面很好地抓住了文本的特性，另一方面又减少了网络中待学习的参数， 提高了训练速度，并且降低了过拟合的风险。
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