Wie konvertieren wir eine Menge Tex

Wie konvertieren wir eine Menge Text in eine Form, die der Algorithmus erkennen kann? Im einfachsten Fall wandelt die Verarbeitung natürlicher Sprache häufig Wörter in diskrete einzelne Symbole um, bei denen es sich um One-HotEncoder handelt. Betrachten Sie ein Vokabular V, in dem jedes Wort Wj eine ^ t * -Nummer hat, dh {1, | V |}, dann ist die One-Hot-Darstellung des Wortes Wj ein Vektor der Dimension | V |, wobei das i-te Element Der Wert ist ungleich Null, der Wert gibt an, wie oft das Wort im Dokument erscheint, und die verbleibenden Elemente sind alle 0. Zum Beispiel:

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源语言: -

目标语言: -

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我们如何转换大量文本转换成可以检测算法一种形式？在最简单的情况下，自然语言处理经常转换字转换为在其中是一个HotEncoder离散的单独符号。考虑一个词汇V，其中每个单字Wj一个^ T * -number有，即{1，| V |}，则字W j的一个热表示是维度的向量| V |，其中该第i个元素的值表示为非零，次字出现在文档中的数的值，并且剩余的元件都是0。例如：

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我们如何将大量文本转换为算法可以识别的形式？在最简单的情况下，自然语言处理通常将单词转换为离散的单个符号，它们是一热编码器。考虑一个词汇V，其中每个单词Wj都有一个t =数字，即.........V = ，则 Wj 单词的一热表示形式是维度的矢量 |V = 其中第 i 元素值非零，该值指示单词在文档中显示的频率，其余元素为 0。例如：

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How do we convert a lot of text into a form that the algorithm can recognize? In the simplest case, the processing of natural language often converts words into discrete individual symbols, which are one-hotEncoders. Consider a vocabulary V in which each word Wj has a ^t * -number, i.e. {1, *124V *124;}, then the one-hot representation of the word Wj is a vector of the dimension ^124V *1244;, the second element The value is nonzero, the value indicates how often the word appears in the document, and the remaining elements are all 0. For example:<br>

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