程序员 · 老孟 
你将学会
- 理解词袋模型文本数值化的流程与假设
- 明确其忽略词序的局限与三种统计量差异
- 能独立完成中文文本分词与向量化工程
- 建立 NLP 文本特征工程的入门知识框架
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本课程通过中文语料示例，讲解词袋模型分词建词表与词频TF-IDF向量化，解决文本无法直接被算法处理，帮助学习者完成文本特征工程。
讲解把一段文字转化为计算机可处理数值的一种经典做法，通过具体例子展示分词、去停用词、建立词表再到向量化的完整过程。文章对比了用词频、独热编码和加权统计三种不同方式得到的向量差异，并指出它们各自的偏向与不足。读完可建立文本特征工程的直观认识，理解每种表示的含义和适用场景，为后续做分类或检索任务打好基础。
推荐 8 小时 58 分钟
42 分钟
58 分钟
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