文本挖掘(part4)--N-gram模型

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文档信息的向量化

Bi-gram和N-gram模型

由于词袋模型完全无法利用语序信息，而Bi-gram模型考虑前后词，可以保留顺序信息.

为了考虑更多的前后词，可以直接扩展至trigram、4-gram直至N-gram.

模型优点：考虑了词的顺序，信息量更充分(长度达到5之后，效果有明显提升)
模型缺点：词表迅速膨胀，数据出现大量的稀疏化问题(每增加一个词，模型参数增加40万倍)

离散表示方式所面临的问题总结

无法衡量词向量之间的关系
词表维度随着语料库增长膨胀
N-gram词序列随语料库膨胀更快
数据稀疏问题(导致分析性能成为严重瓶颈)

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