一、文本表示
文本表示的意思是把字词处理成向量或矩阵，以便计算机能进行处理。文本表示是自然语言处理的开始环节。
文本表示按照细粒度划分，一般可分为字级别、词语级别和句子级别的文本表示。字级别（char level）的如把“邓紫棋实在太可爱了，我想养一只”这句话拆成一个个的字：｛邓，紫，棋，实，在，太，可，爱，了，我，想，养，一，只｝，然后把每个字用一个向量表示，那么这句话就转化为了由14个向量组成的矩阵。
文本表示分为离散表示和分布式表示。离散表示的代表就是词袋模型，one-hot（也叫独热编码）、TF-IDF、n-gram都可以看作是词袋模型。分布式表示也叫做词嵌入（word embedding），经典模型是word2vec，还包括后来的Glove、ELMO、GPT和最近很火的BERT。
这篇文章介绍一下文本的离散表示。
二、词袋模型
假如现在有1000篇新闻文档，把这些文档拆成一个个的字，去重后得到3000个字，然后把这3000个字作为字典，进行文本表示的模型，叫做词袋模型。这种模型的特点是字典中的字没有特定的顺序，句子的总体结构也被舍弃了。下面分别介绍词袋模型中的one-hot、TF-IDF和n-gram文本表示方法。
（一）one-hot
看一个简单的例子。有两句话“邓紫棋太可爱了，我爱邓紫棋”，“我要看邓紫棋的演唱会”，把这两句话拆成一个个的字，整理得到14个不重复的字，这14个字决定了在文本表示时向量的长度为14。
下面这个表格的第一行是这两句话构成的一个词袋（或者说字典），有14个字。要对两句话进行数值表示，那么先构造一个2×14的零矩阵，然后找到第一句话中每个字在字典中出现的位置，把该位置的0替换为1，第二句话也这样处理。只管字出现了没有（出现了就填入1，不然就是0），而不管这个字在句子中出现了几次。
下面表格中的二、三行就是这两句话的one-hot表示。
| 邓 |
紫 |
棋 |
太 |
可 |
爱 |
了 |
我 |
要 |
看 |
的 |
演 |
唱 |
会 |
| 1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
第一个问题是数据稀疏和维度灾难。数据稀疏也就是向量的大部分元素为0，如果词袋中的字词达数百万个，那么由每篇文档转换成的向量的维度是数百万维，由于每篇文档去重后字数较少，因此向量中大部分的元素是0。而且对数百万维的向量进行计算是一件比较蛋疼的事。
但是这样进行文本表示有几个问题。可见，尽管两个句子的长度不一样，但是one-hot编码后长度都一样了，方便进行矩阵运算。
第二个问题是没有考虑句中字的顺序性，假定字之间相互独立。这意味着意思不同的句子可能得到一样的向量。比如“我太可爱了，邓紫棋爱我”，“邓紫棋要看我的演唱会”，得到的one-hot编码和上面两句话的是一样的。
第三个问题是没有考虑字的相对重要性。这种表示只管字出现没有，而不管出现的频率，但显然一个字出现的次数越多，一般而言越重要（除了一些没有实际意义的停用词）。
接下来用TF-IDF来解决字的相对重要性问题。
（二）TF-IDF
TF-IDF用来评估字词对于文档集合中某一篇文档的重要程度。字词的重要性与它在某篇文档中出现的次数成正比，与它在所有文档中出现的次数成反比。TF-IDF的计算公式为：
下面一步步来理解。
1 TF——词频
TF(term frequency)，即词频，用来衡量字在一篇文档中的重要性，计算公式为：
首先统计字典中每个字在句子中出现的频率：
| 邓 |
紫 |
棋 |
太 |
可 |
爱 |
了 |
我 |
要 |
看 |
的 |
演 |
唱 |
会 |
| 2 |
2 |
2 |
1 |
1 |
2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
为了防止数值过大，将其归一化，其中下表的二、三行构成的就是TF值矩阵。可以看到，第一句话中“邓、紫、棋、爱”这4个字对应的值更大，在第一句中更重要。
| 邓 |
紫 |
棋 |
太 |
可 |
爱 |
了 |
我 |
要 |
看 |
的 |
演 |
唱 |
会 |
| 0.14 |
0.14 |
0.14 |
0.07 |
0.07 |
0.14 |
0.07 |
0.07 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
| 0.07 |
0.07 |
0.07 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0.07 |
0.07 |
0.07 |
0.07 |
0.07 |
0.07 |
0.07 |
2 IDF——逆文档频率
IDF((inverse document frequency)，叫做逆文档频率，衡量某个字在所有文档集合中的常见程度。当包含某个字的文档的篇数越多时，这个字也就烂大街了，重要性越低。计算公式为：
计算出来的IDF矩阵如下表。值为负或0，因为这个例子比较极端，只有两句话，所以得到了这个极端的结果。“邓、紫、棋、我”这四个字由于在两句话中都出现了，所以得到的IDF值较小。
| 邓 |
紫 |
棋 |
太 |
可 |
爱 |
了 |
我 |
要 |
看 |
的 |
演 |
唱 |
会 |
| -0.41 |
-0.41 |
-0.41 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-0.41 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
最后得到TF-IDF = TF × IDF，这里就不再计算了。
TF-IDF的思想比较简单，但是却非常实用。然而这种方法还是存在着数据稀疏的问题，也没有考虑字的前后信息。
（三）n-gram
上面词袋模型的两种表示方法假设字与字之间是相互独立的，没有考虑它们之间的顺序。于是引入n-gram（n元语法）的概念。n-gram是从一个句子中提取n个连续的字的集合，可以获取到字的前后信息。一般2-gram或者3-gram比较常见。
比如“邓紫棋太可爱了，我爱邓紫棋”，“我要看邓紫棋的演唱会”这两个句子，分解为2-gram词汇表：
｛邓，邓紫，紫，紫棋，棋，棋太，太，太可，可，可爱，爱，爱了，了，了我，我，我爱，爱邓，我要，要，要看，看邓，棋的，的，的演，演，演唱，唱会，会｝
于是原来只有14个字的1-gram字典（就是一个字一个字进行划分的方法）就成了28个元素的2-gram词汇表，词表的维度增加了一倍。
结合one-hot，对两个句子进行编码得到：
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0]
[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1]
也可以结合TF-IDF来得到文本表示，这里不再计算。
这种表示方法的好处是可以获取更丰富的特征，提取字的前后信息，考虑了字之间的顺序性。
但是问题也是显而易见的，这种方法没有解决数据稀疏和词表维度过高的问题，而且随着n的增大，词表维度会变得更高。
三、总结
文本的离散表示存在着数据稀疏、向量维度过高、字词之间的关系无法度量的问题，适用于浅层的机器学习模型，不适用于深度学习模型。
后续我会再写两篇文章，分析如何用代码实现文本的one-hot编码和TF-IDF编码。
参考资料：
1、《Python深度学习》
2、https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7755545.html