目标
- 了解词袋模型（BoW）和 TF-IDF 的概念
- 通过实际示例展示 BoW 和 TF-IDF 如何将文本转换为数值表示
- 详细讲解 Scikit-learn 的实现方法
- 通过代码示例加深理解
- 归纳学习难点，并提供课后练习和讲解
3.1 词袋模型（Bag of Words, BoW）
1. 什么是词袋模型？
词袋模型（BoW）是一种最简单的文本表示方法，它的核心思想是：
- 将一篇文章表示为一个词的集合
- 忽略词的顺序，仅统计每个词的出现次数
- 转换成一个数值向量，方便计算机处理
让我们用一个直观的例子来理解：
示例：文本数据
假设有两条文本：
文本1: "猫 喜欢 喝 牛奶"
文本2: "狗 也 喜欢 喝 牛奶"
如果我们要分析这些文本，需要将它们转换为计算机可处理的格式。
构建词表（Vocabulary）
首先，我们从所有文本中提取唯一的词，构建一个词表：
词表 = ["猫", "喜欢", "喝", "牛奶", "狗", "也"]
转换成数值表示
对于每条文本，我们用向量表示每个词出现的次数：
文本1: [1, 1, 1, 1, 0, 0] # "猫"、"喜欢"、"喝"、"牛奶" 各出现 1 次
文本2: [0, 1, 1, 1, 1, 1] # "狗"、"也"、"喜欢"、"喝"、"牛奶" 各出现 1 次
这样，我们就把文本转换成了一个数值矩阵，每行对应一个文本，每列对应一个单词的词频。
2. BoW 代码示例
我们使用 Scikit-learn 的 CountVectorizer 来实现 BoW：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 1. 定义文本数据
texts = ["猫 喜欢 喝 牛奶", "狗 也 喜欢 喝 牛奶"]
# 2. 创建 CountVectorizer 对象，确保单字符词也被保留
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", stop_words=None)
# 3. 训练 BoW 模型并转换文本
bow_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
# 4. 输出词表
print("词表:", vectorizer.get_feature_names_out())
# 5. 输出转换后的 BoW 矩阵
print("BoW 矩阵:\n", bow_matrix.toarray())
运行结果
词表: ['也' '喜欢' '喝' '牛奶' '狗' '猫']
BoW 矩阵:
[[0 1 1 1 0 1]
[1 1 1 1 1 0]]
- 词表是按字母顺序排列的
0表示该单词未出现在这篇文章中1表示该单词在文章中出现了一次
3.2 TF-IDF（词频-逆文档频率）
1. 为什么需要 TF-IDF？
BoW 只计算了单词的出现次数，但有个问题：
- 高频词的影响：在中文里，“的”、“是”、“在” 这样的词出现次数很高，但它们对文本的意义贡献很小。
- 重要但不常见的词被忽略：像 “人工智能” 这样的词可能只在部分文本中出现，但它们的信息量很大。
TF-IDF（词频-逆文档频率） 通过两部分来调整词的重要性：
-
TF（词频，Term Frequency）：衡量某个词在文章中出现的频率。
-
IDF（逆文档频率，Inverse Document Frequency）：衡量某个词在所有文档中的重要性。
![[
IDF = \log(\frac{\text{总文档数}}{\text{包含该词的文档数} + 1})
]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/90c3e65d086a4918acc401fa00ddcf90.png)
- 例如，“的” 在所有文本中都出现，IDF 低
- “人工智能” 只在一部分文章出现，IDF 高
最终：
它的作用是：
- 常见但无意义的词（如 “的”、“是”）权重降低
- 罕见但重要的词（如 “人工智能”）权重提高
2. TF-IDF 代码示例
我们使用 Scikit-learn 的 TfidfVectorizer 进行 TF-IDF 计算。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 1. 定义文本数据
texts = ["猫 喜欢 喝 牛奶", "狗 也 喜欢 喝 牛奶"]
# 2. 创建 TF-IDF Vectorizer 对象，确保单字符词也被保留
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", stop_words=None)
# 3. 训练 TF-IDF 并转换文本
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(texts)
# 4. 输出词表
print("词表:", tfidf_vectorizer.get_feature_names_out())
# 5. 输出 TF-IDF 矩阵
print("TF-IDF 矩阵:\n", tfidf_matrix.toarray())
运行结果（示例）
词表: ['也' '喜欢' '喝' '牛奶' '狗' '猫']
TF-IDF 矩阵:
[[0. 0.5 0.5 0.5 0. 0.707]
[0.707 0.5 0.5 0.5 0.707 0. ]]
3. 观察结果
- “喜欢”、“喝”、“牛奶” 这些词在两篇文章中都出现，所以权重较低
- “猫” 只在第一篇文章中出现，所以权重较高
- “狗” 只在第二篇文章中出现，所以权重较高
3.3 难点总结
| 难点 | 理解方式 |
|---|---|
| BoW 忽略词序 | 记住：BoW 只统计词频，而不考虑单词顺序 |
| TF-IDF 计算复杂 | 只需记住：TF 代表词频，IDF 代表重要性（少见但重要的词权重高） |
| 向量化后数据 | 文本转化为数字矩阵，方便机器学习使用 |
3.4 课后练习
1. 理解 BoW
练习：
请修改以下代码，增加一个新文本，并观察 BoW 变化：
texts = ["猫 喜欢 喝 牛奶", "狗 也 喜欢 喝 牛奶", "机器学习 是 人工智能 的 一部分"]
- 你观察到哪些新单词？
- 词表是否有变化？
2. 理解 TF-IDF
练习：
请修改以下代码，增加一个新文本，并观察 TF-IDF 变化：
texts = ["机器学习 很 有趣", "机器学习 使 生活 更 智能"]
- 哪些词的权重较高？
- 频繁出现的词的权重是否下降了？
总结
- BoW 适用于简单 NLP 任务，但容易丢失语义信息
- TF-IDF 解决了高频词影响，但仍无法完全理解上下文
- 下一步学习：深度学习模型（如 Word2Vec、BERT）如何更好地理解文本语义
