¿Cómo convierte el método de la bolsa de palabras las palabras en representaciones numéricas?
El enfoque de la bolsa de palabras es una técnica comúnmente utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para convertir palabras en representaciones numéricas. Este enfoque se basa en la idea de que el orden de las palabras en un documento no es importante, y solo importa la frecuencia de las palabras. El modelo de bolsa de palabras representa un documento como una colección de palabras, sin tener en cuenta la gramática, el orden de las palabras y el contexto.
Para convertir palabras en representaciones numéricas utilizando el enfoque de la bolsa de palabras, se requieren varios pasos. Analicemos cada paso en detalle.
1. Tokenización: el primer paso es tokenizar el texto, lo que implica dividirlo en palabras o tokens individuales. Este proceso generalmente implica eliminar la puntuación, convertir todas las palabras a minúsculas y dividir el texto en tokens según los espacios en blanco.
Por ejemplo, considere la siguiente oración: "El veloz zorro marrón salta sobre el perro perezoso". Después de la tokenización, obtenemos los siguientes tokens: ["el", "rápido", "marrón", "zorro", "saltos", "sobre", "el", "perezoso", "perro"].
2. Creación de vocabulario: el siguiente paso es crear un vocabulario, que es un conjunto único de todas las palabras presentes en el corpus o colección de documentos. A cada palabra del vocabulario se le asigna un índice o identificador único.
Usando el ejemplo anterior, el vocabulario sería: ["el", "rápido", "marrón", "zorro", "salta", "sobre", "perezoso", "perro"].
3. Vectorización: Una vez que tenemos el vocabulario, podemos representar cada documento como un vector de números. La longitud del vector es igual al tamaño del vocabulario, y cada elemento del vector representa la frecuencia o presencia de una palabra en el documento.
Por ejemplo, consideremos la oración "El veloz zorro marrón salta". Usando el vocabulario anterior, podemos representar esta oración como un vector: [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]. Aquí, los primeros cinco elementos representan la frecuencia de las palabras "the", "quick", "brown", "fox" y "jumps" en la oración, mientras que los últimos tres elementos representan la ausencia de las palabras "over". , "perezoso" y "perro".
4. Ponderación de frecuencia de término-frecuencia de documento inversa (TF-IDF): además de la representación básica de la bolsa de palabras, la ponderación TF-IDF se puede aplicar para dar más importancia a las palabras raras y menos importancia a las palabras comunes. TF-IDF es una medida estadística que evalúa la importancia de una palabra en un documento en relación con una colección de documentos.
TF-IDF se calcula multiplicando la frecuencia de término (TF) de una palabra en un documento por la frecuencia de documento inversa (IDF) de la palabra en todo el corpus. El IDF se calcula como el logaritmo del número total de documentos dividido por el número de documentos que contienen la palabra.
Por ejemplo, considere un corpus de dos documentos: "El rápido zorro marrón" y "El perro perezoso". La representación TF-IDF de la palabra "rápido" en el primer documento sería mayor que en el segundo documento ya que aparece solo en el primer documento.
El enfoque de la bolsa de palabras convierte las palabras en representaciones numéricas tokenizando el texto, creando un vocabulario y vectorizando los documentos en función de la frecuencia o la presencia de palabras. La ponderación TF-IDF se puede aplicar para asignar mayor importancia a las palabras raras y menor importancia a las palabras comunes.
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