文本特征提取技术PPT课件
文本特征提取的常用方法(五)
文本特征提取的常用方法1. 引言文本特征提取是自然语言处理（NLP）领域的一个重要问题，它涉及到从文本数据中提取出有效的特征，用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。
随着深度学习技术的发展，文本特征提取方法也在不断演化和完善。
本文将介绍一些常用的文本特征提取方法，包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。
2. 词袋模型词袋模型是最简单且常用的文本特征提取方法之一。
它将文本表示为一个由词汇表中的词组成的向量，每个维度代表一个词在文本中出现的频率。
词袋模型忽略了单词之间的顺序和语法结构，只考虑了单词的出现频率。
虽然词袋模型简单，但在许多文本分类和信息检索任务中仍然表现良好。
3. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估单词在文档中重要性的方法。
它考虑了单词的频率以及在语料库中的稀疏程度，从而能够更好地捕捉单词的重要性。
TF-IDF在信息检索和文本分类领域被广泛应用，它可以帮助识别并突出文本中的关键词。
4. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词嵌入技术，它能够将单词映射到一个低维向量空间中，从而捕捉单词之间的语义关系。
Word2Vec模型可以根据上下文的单词预测目标单词，或者根据目标单词预测上下文的单词，通过这种方式学习单词的分布式表示。
Word2Vec在词义相似度计算、情感分析等任务中表现出色。
5. BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它能够捕捉句子和单词之间的语义关系。
BERT通过对大规模文本语料进行无监督训练，学习文本中的上下文信息，从而得到丰富的文本表示。
在文本分类、命名实体识别和问答系统等任务中，BERT 已经成为了一种非常有效的文本特征提取方法。
从PowerPoint文件中提取文件或对象
在企业或组织中，应遵循相关的安全策略和流程，以确保在提取 文件或对象时不会违反安全规定。
提取效率问题
1 2
文件大小考虑
如果要提取的文件或对象非常大，可能会影响提 取速度和效率，需要考虑使用更高效的提取方法 或工具。
批量提取技巧
如果需要批量提取多个文件或对象，可以掌握一 些批量处理的技巧和方法，以提高提取效率。
PowerPoint文件中的特定区域进行截图保存。
拖拽复制
03
在PowerPoint中打开文件，选中需要提取的对象，直接拖拽到
桌面或文件夹中。
自动提取方法
编程脚本
使用Python等编程语言编写脚本 ，通过操作PowerPoint软件的 API接口，实现自动提取指定类型 的文件或对象。
自动化工具
使用如AutoIt等自动化工具，录 制在PowerPoint中提取文件或对 象的操作步骤，然后批量执行这 些操作。
在迁移工作环境或设备时，提取PowerPoint文件中的重要内容，以便在新环境 中快速重建工作资料。
文件格式转换
将PowerPoint文件中的特定对象（如表格、图表）提取出来 ，转换为其他文件格式（如Excel、PDF），以满足不同应用 场景的需求。
提取PowerPoint文件中的文本内容，转换为Word文档或其 他文本编辑器可编辑的格式，方便后续编辑和排版。
专门的提取软件
市面上有一些专门用于从PowerPoint文件中提取文件或对象的软件，如“PPT文件提取 器”等。这些软件通常提供简单易用的操作界面和多种提取选项，方便用户快速准确地提 取所需内容。
2023
PART 04
提取文件或对象的步骤
REPORTING
文本类数据的特征提取技术
文本类数据的特征提取技术在当今数字化时代，大量的文本数据被生成和存储。
为了从这些文本数据中获取有用的信息，我们需要将文本转化为可供机器理解和处理的形式。
而文本特征提取技术则是实现这一目标的重要手段。
所谓文本特征提取，就是将文本数据转化为数值或向量表示的过程。
通过提取文本的关键信息和特征，我们可以将文本数据应用于各种机器学习和自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、信息检索等。
下面将介绍几种常用的文本特征提取技术。
1. 词袋模型（Bag of Words）词袋模型是最常见的文本特征提取技术之一。
它将文本看作是一个由词语组成的集合，忽略词语的顺序和语法结构，只关注词语的出现频率。
具体来说，词袋模型将每个文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词语，数值表示该词语在文本中的出现次数或频率。
2. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种常用的文本特征权重计算方法。
它综合考虑了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）两个因素，用于衡量一个词语在文本中的重要程度。
TF-IDF值越大，表示该词语对于整个文本集合的区分能力越强。
3. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法。
它将每个词语映射为一个固定长度的实数向量，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。
Word2Vec不仅考虑了词语的上下文关系，还能够捕捉到词语之间的语义相似性。
4. 主题模型（Topic Model）主题模型是一种用于发现文本数据隐藏主题结构的统计模型。
其中最著名的是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型。
LDA假设每篇文档由多个主题混合而成，每个主题又由多个词语组成。
通过训练LDA模型，可以得到每个文档的主题分布和每个主题的词语分布，从而实现对文本的主题建模和推断。
文本类数据的特征提取技术
文本类数据的特征提取技术随着信息技术的发展，文本数据的规模和重要性越来越大。
在各个领域中，如自然语言处理、文本分类、情感分析等，对文本数据的处理和分析具有重要的意义。
而文本数据的特征提取是文本分析和挖掘的基础，对于提取文本中的有效信息和特征具有关键作用。
文本数据的特征提取是将无结构的文本数据转化为结构化的特征向量的过程。
这样可以方便地对文本进行进一步的分析、建模和预测。
常用的文本特征提取技术有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
词袋模型是一种非常基础和常用的文本特征提取方法。
它将文本看作是一个袋子，忽略了词序和语法等信息，只关注词汇的出现频率。
通过统计文本中每个词汇的出现次数或频率，将文本转化为一个词汇向量。
这个向量表示了文本中每个词汇的重要性和影响力。
TF-IDF是一种用于评估一个词语在文本中重要程度的统计方法。
它由词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）两个部分组成。
词频指的是一个词在文本中出现的频率，逆文档频率指的是一个词在整个文本集合中的普遍程度。
通过计算词频和逆文档频率，可以得到一个词语的TF-IDF值，用于表示这个词语在文本中的重要性。
词嵌入是一种将文本转化为向量表示的高级特征提取技术。
它通过将每个词语映射到一个低维向量空间中，使得词语之间的语义关系能够在向量空间中得到体现。
常用的词嵌入模型有Word2Vec和GloVe等。
这些模型通过学习大规模文本语料库中的词语上下文关系，得到每个词语的向量表示。
这样可以将文本中的词语转化为向量，方便计算和分析。
除了以上提到的特征提取技术，还有一些其他的方法和技术可以用于提取文本中的有效信息和特征。
例如，n-gram模型可以用于提取文本中的短语和连续词序列。
主题模型可以用于提取文本中的主题和话题信息。
情感分析模型可以用于提取文本中的情感倾向和情绪信息。
文本类数据的特征提取技术对于文本分析和挖掘具有重要意义。
文本特征提取方法
文本特征提取方法文本特征提取是NLP（自然语言处理）中的一项重要任务，它的目标是将文本数据转化为计算机可以处理的数值形式，以便于后续的分析和建模。
文本特征提取方法可以分为两大类：基于统计的方法和基于深度学习的方法。
下面将详细介绍这两大类方法以及它们的一些常用技术。
一、基于统计的方法基于统计的方法是一种经典的文本特征提取方法，它通过对文本数据进行统计分析，提取出一些有用的特征。
以下是几种常见的基于统计的特征提取方法：1.特征词频统计特征词频统计是一种简单有效的文本特征提取方法。
它通过统计文本中每个词出现的次数，并将其作为特征。
常用的统计方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。
TF表示词在文本中出现的频率，IDF表示词在整个语料库中的重要性。
可以通过TF-IDF的方式计算词的特征值，更准确地反映词的重要性。
2. N-gram模型N-gram模型是一种基于统计的特征提取方法，它考虑了词之间的上下文关系。
N-gram模型将文本分割为连续的N个词或字符，统计每个N-gram的出现次数，并将其作为特征。
N-gram模型在语言模型、句子相似度计算等任务中有广泛应用。
3.词袋模型词袋模型是一种简化的特征提取方法，它将文本看作是一个词的集合，忽略了词的顺序和上下文关系。
词袋模型将文本表示为一个向量，向量的每个元素表示一个词，并统计该词在文本中的出现次数或权重。
词袋模型在文本分类、情感分析等任务中常被使用。
二、基于深度学习的方法近年来，深度学习的快速发展为文本特征提取带来了新的方法和思路。
基于深度学习的方法能够自动地学习和表示文本的特征，具有更强的表达能力。
以下是几种常见的基于深度学习的特征提取方法：1. Word2VecWord2Vec是一种基于深度学习的词嵌入技术，它将词映射到一个低维向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
Word2Vec可以通过训练一个神经网络模型来学习词向量，这些词向量可以作为文本的特征。
第1讲 文本挖掘概述
原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似 度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency词频 idf：inverse document frequency倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其 他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适 合用来分类。 第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。 第三步：统计网页（文档）总数M。 第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中 出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的 公式）
2 文本挖掘的基本思想
首先利用文本切分技术，抽取文本特征，将文本数 据转化为能描述文本内容的结构化数据，然后利用 聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术，形成 结构化文本，并根据该结构发现新的概念和获取相 应的关系。
换个说法：把从文本中抽取出的特征词进行量化来表 示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为 结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行 科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文 本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实 现对文本的识别。
1)获取训练文本集:训练文本集由一组经过预处理的文本特征向 量组成，每个训练文本(或称训练样本)有一个类别标号;
2)选择分类方法并训练分类模型:文本分类方法有统计方法、机 器学习方 法、神经网络方法等等。在对待分类样本进行分类前， 要根据所选择的分类方法，利用训练集进行训练并得出分类模 型; 3)用训练好的分类模型对其它待分类文本进行分类; 4)根据分类结果评估分类模型。
文本分析方法
基于机器学习的方法பைடு நூலகம்
总结词
可扩展性强，准确度高
VS
详细描述
基于机器学习的方法利用大量标注过的文 本数据，训练模型进行情感判断。这种方 法可扩展性强，能够适应新出现的词汇和 表达方式，同时准确度也较高。但需要大 量标注数据和较高的计算资源。
06
信息抽取
命名实体识别
总结词
识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
详细描述
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征表示方法，它通过考虑一个 词在特定文档中的出现频率以及该词在所有文档中的普遍性来评估其重要性。TF-IDF值越高，表明该词在特定文 档中的重要性越高。
主题模型
总结词
基于概率模型的文本特征表示方法
应用场景
BERT广泛应用于各种自然语言处理任务，如问答、文本分类、命名实体识别等。
Transformer
概念
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，可以处理序列数据并学习到文本 的上下文信息。
实现方式
Transformer由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都包含一个自注意力机制 和一个前馈神经网络。通过多层的堆叠，Transformer可以学习到文本的深层次表示。
05
情感分析
基于规则的方法
总结词
准确度高，但可扩展性差
详细描述
基于规则的方法通常依赖于人工制定的规则或模板， 对文本进行情感判断。这种方法准确度高，但对于新 出现的词汇或表达方式，难以进行有效的扩展。
基于词典的方法
总结词
简单易行，但准确度有限
详细描述
文本特征提取方法
/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。
文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。
文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。
传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。
所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。
在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。
文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。
将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。
使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。
由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。
目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。
这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。
因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。
为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。
目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
特征提取的意义
文本集合包含的特征太多
10,000 – 1,000,000 unique words … and more
特征减少后，某些算法才能使用
有些分类方法无法处理1,000,000以上的特征
减少训练时间
有些分类方法的训练时间与特征个数的平方成正比，或更糟
使预测模型更快、更小 能提升总体性能
假设抓取了来自门户网站“经济”“娱乐”“科技” 三个版块各300篇文章，其中有一篇文章，共有 100个词，其中“粒子”“和”“应用”三个词分 别出现了 5次、35次和15次，我们想将该文档进行 归类，看它属于“经济”“娱乐”“科技”文档中 的哪一类。
初步分析认为，“粒子”、“应用”两个词应该对 文章分类的作用较大，而“和”对于文章的分析意 义不大。 更进一步的，如果目标是进行文档的归类， 有理由认为“粒子”一词对于该文章的归属的贡献 要高于“应用”。“应用”一词的专业性不及“粒 子”。
Ld (w)G(w)Nd
Ld (w) 是词语w在文档d中的局部权重。G(w) 是词语w在文档集合中的全局 权重N，d 是文档d的标准化因子。局部加权仅使用词语在文档中出现的统计
量，而全局加权则使用整个数据集中的统计量进行计算。
非结构化数据分析 2019/7/4
特征提取
非结构化数据分析 2019/7/4
内积计算
Cosine计算
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
用单个汉字（对应英语语系中的字符串）做特征，不考虑词语的含义。直接利用汉字 在文本中出现的统计特性对文本进行划分；直观明了，且操作简单，尤其对于英文文 本或其他西语文本的划分非常容易，计算机可以直接利用空格进行分隔。但是基于单 个汉字表示方法往往无法很好的代表语义信息。
非结构化数据分析
文本特征提取
2019/7/4
五校联合 大数据分析硕士培养
主要内容
文本表示 特征提取 特征权重
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示
第一讲：文本挖掘简介
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示及文本预处理
去掉html一些tag标记 停用词(stop words)去除、词根还原
文档（Document）：句子、段落、整篇文章 特征项（Term/Feature）：词根/词/短语/其他 项的权重（Weight）：每个特征项在文档中的重
要程度。
非据结构化一般思路
文档1 文档2 文档3 文档4 …… 文档m
特征词1 特征词2 特征词3 ……
(stemming) (中文)分词、词性标注、短语识别、… 词频统计(TFIDF) 数据清洗：去掉噪声文档或文档内垃圾数据
非结构化数据分析 2019/7/4
向量空间模型[G.Salton,1971]
向量空间模型(Vector Space Model) 自然语言处理常用模型 基本概念
词语 词频（TF） 文档频率(DF ) 文档逆频率(IDF) 权重（TF*IDF）
粒子 0.05
50
900
和
0.35
900
900
应用 0.15
450
900
0.063 0 0.045
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重注解
特征加权方法最初用于信息检索，特征加权主要有三个层次，局部加权、全 局加权和标准化(Chisholm et al.,1999)。一般化的特征加权表示式如下：
比较之下，使用词做特征成为一种更好的选择。词是中文语义的最小信息单位，词可 以更好的反映句子中的信息，但是分析难度也提升了。以中文文本为例，词与词之间 没有明确的分隔标记，计算机无法自动识别词语的边界，因此正确分词是这种表示方 法的关键。该方法比较常用。
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
非结构化数据分析 2019/7/4
TF-IDF 应用举例
但是如果只关注词频 ，“应用”一词的权重更高。这时候，可以利 用IDF的计算公式进行权重的处理，计算三个词的文档频率和文档逆 频率，假设50篇文章中出现了“粒子”一词，450篇文章中出现了 “应用”一词，900篇文章中均出现了“和”这个词语。那么采用 TF*IDF方法计算得到的权重如下：
权重11 权重12 权重13 ……
权重21 权重22 权重23 ……
权重31 权重32 权重33 ……
权重41 权重42 权重43 ……
……
……
……
……
权重m1 权重m2 权重m3 ……
特征词n 权重1n 权重2n 权重3n 权重4n …… 权重mn
非结构化数据分析 2019/7/4
VSM示意图
相似度比较
词性（Part Of Speech，POS）作为特征可以更好的识别词语之间的关系。让计算机 来自动地给文本中的词标注词性，然后利用词性进行词义分析。如：什么样的名词经 常和什么样的动词同时出现，这对于词语之间关系的研究开拓了新的思路。
词性标注技术的成熟为词组组块（Phrase Chunking）的界定与实体及关系（Entities and Relationship）的识别打下了良好的基础，有利于我们更深入的探索文本语义的 信息。且词组的形式提高了特征向量的语义含量，使得向量更稀疏。
近年来，词性标注（POS-tagging）、词组组块（Phrase Chunking）、实体及关系 (Entities and Relationship )相关的研究也开展了很多，取得了很多可喜的成果，有 兴趣的读者可以参考后面所附的文献进行深入学习。
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重
衡量某个特征项在文档表示中的重要程度或者 区分能力的强弱
更好的对文本进行表示 一般利用文本的统计信息：词频
非结构化数据分析 2019/7/4
常用的权重计算方法
非结构化数据分析 2019/7/4
TF-IDF 例子 （ Salton et al.,1983 ）