[[201071]]

前言

在(文本挖掘的分詞原理)中，我們講到了文本挖掘的預(yù)處理的關(guān)鍵一步：“分詞”，而在做了分詞后，如果我們是做文本分類聚類，則后面關(guān)鍵的特征預(yù)處理步驟有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我們就對向量化和特例Hash Trick預(yù)處理方法做一個總結(jié)。

詞袋模型

在講向量化與Hash Trick之前，我們先說說詞袋模型(Bag of Words,簡稱BoW)。詞袋模型假設(shè)我們不考慮文本中詞與詞之間的上下文關(guān)系，僅僅只考慮所有詞的權(quán)重。而權(quán)重與詞在文本中出現(xiàn)的頻率有關(guān)。

詞袋模型首先會進行分詞，在分詞之后，通過統(tǒng)計每個詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)，我們就可以得到該文本基于詞的特征，如果將各個文本樣本的這些詞與對應(yīng)的詞頻放在一起，就是我們常說的向量化。向量化完畢后一般也會使用TF-IDF進行特征的權(quán)重修正，再將特征進行標(biāo)準(zhǔn)化。 再進行一些其他的特征工程后，就可以將數(shù)據(jù)帶入機器學(xué)習(xí)算法進行分類聚類了。

詞袋模型的三部曲：

• 分詞(tokenizing);
• 統(tǒng)計修訂詞特征值(counting);
• 標(biāo)準(zhǔn)化(normalizing);

與詞袋模型非常類似的一個模型是詞集模型(Set of Words,簡稱SoW)，和詞袋模型***的不同是它僅僅考慮詞是否在文本中出現(xiàn)，而不考慮詞頻。也就是一個詞在文本在文本中出現(xiàn)1次和多次特征處理是一樣的。在大多數(shù)時候，我們使用詞袋模型，后面的討論也是以詞袋模型為主。

當(dāng)然，詞袋模型有很大的局限性，因為它僅僅考慮了詞頻，沒有考慮上下文的關(guān)系，因此會丟失一部分文本的語義。但是大多數(shù)時候，如果我們的目的是分類聚類，則詞袋模型表現(xiàn)的很好。

BoW之向量化

在詞袋模型的統(tǒng)計詞頻這一步，我們會得到該文本中所有詞的詞頻，有了詞頻，我們就可以用詞向量表示這個文本。這里我們舉一個例子，例子直接用scikit-learn的CountVectorizer類來完成，這個類可以幫我們完成文本的詞頻統(tǒng)計與向量化，代碼如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer   
corpus=["I come to China to travel",  
   "This is a car polupar in China",           
   "I love tea and Apple ",    
   "The work is to write some papers in science"]  
print vectorizer.fit_transform(corpus) 

我們看看對于上面4個文本的處理輸出如下：

(0, 16)1 
 (0, 3)1 
 (0, 15)2 
 (0, 4)1 
 (1, 5)1 
 (1, 9)1 
 (1, 2)1 
 (1, 6)1 
 (1, 14)1 
 (1, 3)1 
 (2, 1)1 
 (2, 0)1 
 (2, 12)1 
 (2, 7)1 
 (3, 10)1 
 (3, 8)1 
 (3, 11)1 
 (3, 18)1 
 (3, 17)1 
 (3, 13)1 
 (3, 5)1 
 (3, 6)1 
 (3, 15)1 

可以看出4個文本的詞頻已經(jīng)統(tǒng)計出，在輸出中，左邊的括號中的***個數(shù)字是文本的序號，第2個數(shù)字是詞的序號，注意詞的序號是基于所有的文檔的。第三個數(shù)字就是我們的詞頻。

我們可以進一步看看每個文本的詞向量特征和各個特征代表的詞，代碼如下：

print vectorizer.fit_transform(corpus).toarray() 
 
print vectorizer.get_feature_names() 

輸出如下：

[[0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0] 
 
[0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0] 
 
[1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0] 
 
[0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1]] 
 
[u'and', u'apple', u'car', u'china', u'come', u'in', u'is', u'love', u'papers', u'polupar', u'science', u'some', u'tea', u'the', u'this', u'to', u'travel', u'work', u'write'] 

可以看到我們一共有19個詞，所以4個文本都是19維的特征向量。而每一維的向量依次對應(yīng)了下面的19個詞。另外由于詞”I”在英文中是停用詞，不參加詞頻的統(tǒng)計。

由于大部分的文本都只會使用詞匯表中的很少一部分的詞，因此我們的詞向量中會有大量的0。也就是說詞向量是稀疏的。在實際應(yīng)用中一般使用稀疏矩陣來存儲。將文本做了詞頻統(tǒng)計后，我們一般會通過TF-IDF進行詞特征值修訂。

向量化的方法很好用，也很直接，但是在有些場景下很難使用，比如分詞后的詞匯表非常大，達(dá)到100萬+，此時如果我們直接使用向量化的方法，將對應(yīng)的樣本對應(yīng)特征矩陣載入內(nèi)存，有可能將內(nèi)存撐爆，在這種情況下我們怎么辦呢?***反應(yīng)是我們要進行特征的降維，說的沒錯!而Hash Trick就是非常常用的文本特征降維方法。

Hash Trick

在大規(guī)模的文本處理中，由于特征的維度對應(yīng)分詞詞匯表的大小，所以維度可能非?？植?，此時需要進行降維，不能直接用我們上一節(jié)的向量化方法。而最常用的文本降維方法是Hash Trick。說到Hash，一點也不神秘，學(xué)過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的同學(xué)都知道。這里的Hash意義也類似。

在Hash Trick里，我們會定義一個特征Hash后對應(yīng)的哈希表的大小，這個哈希表的維度會遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于我們的詞匯表的特征維度，因此可以看成是降維。具體的方法是，對應(yīng)任意一個特征名，我們會用Hash函數(shù)找到對應(yīng)哈希表的位置，然后將該特征名對應(yīng)的詞頻統(tǒng)計值累加到該哈希表位置。如果用數(shù)學(xué)語言表示,假如哈希函數(shù)h使第i個特征哈希到位置j,即h(i)=j,則第i個原始特征的詞頻數(shù)值ϕ(i)將累加到哈希后的第j個特征的詞頻數(shù)值ϕ¯上，即：

但是上面的方法有一個問題，有可能兩個原始特征的哈希后位置在一起導(dǎo)致詞頻累加特征值突然變大，為了解決這個問題，出現(xiàn)了hash Trick的變種signed hash trick,此時除了哈希函數(shù)h,我們多了一個哈希函數(shù)：

這樣做的好處是，哈希后的特征仍然是一個無偏的估計，不會導(dǎo)致某些哈希位置的值過大。

在scikit-learn的HashingVectorizer類中，實現(xiàn)了基于signed hash trick的算法，這里我們就用HashingVectorizer來實踐一下Hash Trick，為了簡單，我們使用上面的19維詞匯表，并哈希降維到6維。當(dāng)然在實際應(yīng)用中，19維的數(shù)據(jù)根本不需要Hash Trick，這里只是做一個演示，代碼如下：

from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer  
vectorizer2=HashingVectorizer(n_features = 6,norm = None)print vectorizer2.fit_transform(corpus) 

輸出如下：

(0, 1)2.0 
 
(0, 2)-1.0 
 
(0, 4)1.0 
 
(0, 5)-1.0 
 
(1, 0)1.0 
 
(1, 1)1.0 
 
(1, 2)-1.0 
 
(1, 5)-1.0 
 
(2, 0)2.0 
 
(2, 5)-2.0 
 
(3, 0)0.0 
 
(3, 1)4.0 
 
(3, 2)-1.0 
 
(3, 3)1.0 
 
(3, 5)-1.0 

和PCA類似，Hash Trick降維后的特征我們已經(jīng)不知道它代表的特征名字和意義。此時我們不能像上一節(jié)向量化時候可以知道每一列的意義，所以Hash Trick的解釋性不強。

小結(jié)

在特征預(yù)處理的時候，我們什么時候用一般意義的向量化，什么時候用Hash Trick呢?標(biāo)準(zhǔn)也很簡單。

一般來說，只要詞匯表的特征不至于太大，大到內(nèi)存不夠用，肯定是使用一般意義的向量化比較好。因為向量化的方法解釋性很強，我們知道每一維特征對應(yīng)哪一個詞，進而我們還可以使用TF-IDF對各個詞特征的權(quán)重修改，進一步完善特征的表示。

而Hash Trick用大規(guī)模機器學(xué)習(xí)上，此時我們的詞匯量極大，使用向量化方法內(nèi)存不夠用，而使用Hash Trick降維速度很快，降維后的特征仍然可以幫我們完成后續(xù)的分類和聚類工作。當(dāng)然由于分布式計算框架的存在，其實一般我們不會出現(xiàn)內(nèi)存不夠的情況。因此，實際工作中我使用的都是特征向量化。