Question

我想在MxNet中对一组字符串进行N-gram。最好是，我会做类似TFIDF Vectorizing的事情，但即使是一个简单的N-gram，其数量和功能也会很好。这有内置功能吗？什么是最好的方法？

目前，我正在用Python计算它，

def tfidf(str_list, ngram_width=3):
    tf = {}
    for s in str_list:
        for start, end in zip(range(len(s) - ngram_width),
                              range(ngram_width, len(s))):
            if s[start:end] not in tf:
                tf[s[start:end]] = 0
            tf[s[start:end]] += 1

    idf = {}
    for t in tf.keys():
        cnt = 0
        for s in str_list:
            if t in s:
                cnt += 1
            idf[t] = len(str_list)/(cnt + 1.0)

    return {t:tf[t]*idf[t] for t in tf.keys()}

Answer 1

让我们退一步问为什么我们传统上用n-gram表示文本。 N-gram试图捕获有趣的搭配，即组合在一起的单词，例如作为二重奏的“白宫”可能比仅知道句子中包含“白色”和“众议院”这些词语更有趣。

使用n-gram的缺点是稀疏性增加 - 许多搭配频率较低。我们可能会在预测时遇到前所未有的搭配。

对于深度学习，我们可以使用诸如LSTM之类的RNN，通过单词序列捕获搭配和用语言编码的有趣信息。

处理深度学习的文本输入的一种典型方法是文本的Word2Vec编码，例如，在其上面的LSTM（或者更加花哨的BiLSTM）。

你如何在MxNet中计算n-gram？

1 个答案: