Word2vec，作为向量叠加的平均值处理；然后米科洛夫等人也提出了doc2vec来处理向量这个词，但基本思路并不遥远 。我在实践中尝试过这些方法，可能会有一些效果 ， word2vec如何得到单词vector？在word2vec出现之前，自然语言处理往往是把单词变成离散的符号 ， 也就是OneHotEncoder 。
1、文本分类特征工程概述首先，如何建立一个完整的机器学习项目？主要有以下几个步骤:个人认为，这里最重要的是第五步 ， 特征工程 。什么是特色工程？顾名思义 ， 就是对原始数据进行一系列工程化处理，提炼为特征，作为算法和模型的输入 。本质上，特征工程是一个表示和呈现数据的过程 。在实际工作中，特征工程的目的是去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征来描述所解决的问题与预测模型之间的关系 。
为什么要进行特征工程？在实际任务中，我们接收到的数据往往是高维、非线性、有噪声的，比如一张256*256像素*3(RGB通道数)的图片 。如果我们不提取特征，我们需要使用所有的特征 。对于分类器来说，这必然会导致过拟合 。其实对于一张图片来说，它的关键信息只有几个部分，你可以用压缩的方法把它们以更小的图像显示出来，输入到训练网络中 。
2、专利深一度|自然语言处理专利 分析自然语言处理(NLP)是指计算机对自然语言的形、音、义等信息的处理 ， 即单词、句子、篇章的输入、输出、识别、分析、理解和生成 。实现人机之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学共同关注的重要问题 。近年来，科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索 。但是自然语言处理除了语音和机器翻译 ， 在很多方面都没有很大的进展 。
虽然自然语言处理已经成为人工智能的热门子行业，但该技术本身仍有足够的成长空间，仍处于早期阶段 。基于此，国家知识产权局专利分析普及项目人工智能关键技术研究组从专项技术和通用技术出发，围绕专利技术发展路线和重要申请人 ， 对自然语言处理行业进行了深入分析，供行业参考 。
【doc2vec情感分析实例】
3、文本表征:SoW、BoW、TF-IDF、HashTrick、 doc2vec、DBoW、DM
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