Изменения
Нет описания правки
=== Векторизация ===
Большинство математических моделей работают в векторных пространствах больших размерностей, поэтому необходимо отобразить текст в векторном пространстве. Основным походом являет является мешок слов (bag-of-words (мешок слов): для документа формируется вектор размерности словаря, для каждого слова выделяется своя размерность, для документа записывается признак насколько часто слово встречается в нем, получаем вектор. Наиболее распространенным методом для вычисления признака является TF-IDF <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/TF-IDF TF-IDF]</ref> (TF {{---}} частота слова, term frequency, частота слова, IDF {{---}} обратная частота документа, inverse document frequency, обратная частота документа). TF вычисляется, например, счетчиком вхождения слова. IDF обычно вычисляют как логарифм от числа документов в корпусе, разделённый на количество документов, где это слово представлено. Таким образом, если какое-то слово встретилось во всех документах корпуса, то такое слово не будет никуда добавлено. Плюсами мешка слов является простая реализация, однако данный метод теряет часть информации, например, порядок слов.
Для уменьшения потери информации можно использовать мешок N-грамм (добавлять не только слова, но и словосочетания), или использовать методы векторных представлений слов {{---}} это, например, позволяет снизить ошибку на словах с одинаковыми написаниями, но разными значениями.