我一直在处理文本处理中的问题。如果有人能帮助我，我将不胜感激。 我有数据集，包含12,000条评论记录。 当我在这上面运行n-gram提取器时，我获得了170,000个独特的unigram + bigram，它是如此之多，以至于需要很长时间才能通过机器学习算法进行处理。
我应该如何减少这些提取的功能的数量？是否有任何特殊的算法或什么？
答案 0 :(得分：3)
没有必要保留所有的N-grrams。您应该按频率修剪N-gram列表。例如，只考虑发生40次或更多次的unigrams。修剪bi-gram的截止值会降低。对于三克等等，它会更低等等。