文本表示（一）：One-Hot、BOW、TF-IDF、N-Gram

1.One-Hot 编码

One-Hot 编码，又称 “独热编码”，是比较常用的文本特征提取方法。这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小，只有一个维度的值为 $1$，这个向量就代表了当前的词，其他元素为 $0$。One-Hot 在特征提取上属于词袋模型（Bag-of-Words），假设语料库中有三句话：

• 我爱中国
• 爸爸妈妈爱我
• 爸爸妈妈爱中国

构造一个字典，Dictionary = {1:“我”, 2:“爱”, 3:“爸爸”, 4:“妈妈”, 5:“中国”}

所以最终得到的每句话的特征向量就是：

• 我爱中国：[1, 1, 0, 0, 1]
• 爸爸妈妈爱我：[1, 1, 1, 1, 0]
• 爸爸妈妈爱中国：[0, 1, 1, 1, 1]

# 导入keras中的词汇映射器Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

# 假定vocab为语料集所有不同词汇集合
vocab = {"我", "爱", "北京", "天安门", "升国旗"}
# 实例化一个词汇映射器对象
t = Tokenizer(num_words=None, char_level=False)
# 使用映射器拟合现有文本数据
t.fit_on_texts(vocab)

print(vocab)
for token in vocab:
    zero_list = [0]*len(vocab)
    # 使用映射器转化现有文本数据, 每个词汇对应从1开始的自然数
    # 返回样式如: [[2]], 取出其中的数字需要使用[0][0]
    token_index = t.texts_to_sequences([token])[0][0] - 1
    zero_list[token_index] = 1
    print(token, "的one-hot编码为:", zero_list)

2.词袋模型（Bag-of-Words，BOW）

Bag-of-Words（BOW）模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中，BOW 模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序、语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。例如有如下两个文档：

• Bob likes to play basketball, Jim likes too.
• Bob also likes to play football games.

基于这两个文本文档，构造一个词典：

• Dictionary = {1:‘also’, 2:‘basketball’, 3:‘bob’, 4:‘football’, 5:‘games’, 6:‘jim’, 7:‘likes’, 8:‘play’, 9:‘to’, 10:‘too’}

这个词典一共包含 10 个不同的单词，利用词典的索引号，上面两个文档每一个都可以用一个 10 维向量表示（用整数数字 0～n（n 为正整数）表示某个单词在文档中出现的次数）：

• [0, 1, 1, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 1]
• [1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0]

向量中每个元素表示词典中相关元素在文档中出现的次数。不过，在构造文档向量的过程中可以看到，我们并没有表达单词在原来句子中出现的次序，这也是 Bag-of-Words 模型的缺点之一。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
data_corpus = ['Bob likes to play basketball, Jim likes too.']
vocabulary = vectorizer.fit(data_corpus)
x = vectorizer.transform(data_corpus)
print(vocabulary.get_feature_names())
print(x.toarray())

3.TF-IDF 模型

对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取词频 TF（Term Frequency）作为测度，就可以体现同类文本的特点。

另外考虑到单词区别不同类别的能力，TF-IDF 认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度 IDF（Inverse Document Frequency）的概念。

TF-IDF中，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。$$TF-IDF=词频（TF）\times 逆文档频率（IDF）$$

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
import numpy as np

corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second document.',
    'And the third document.',
    'Is this the first document?'
]

vectorizer = CountVectorizer()
x = vectorizer.fit_transform(corpus)
word = vectorizer.get_feature_names()

print('Vocabulary:', word, '\n')
print(x.toarray(), '\n')

# TF-IDF 转换
transfomers = TfidfTransformer()
tfidf = transfomers.fit_transform(x)
print(np.around(tfidf.toarray(), 4), '\n')

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 比较最后一句与其他句子的相似度
print(cosine_similarity(tfidf[-1], tfidf[:-1], dense_output=False))

4.N-Gram 模型

分布假设：相似的词往往出现在同一环境中。出现在非常相似的部分（其相邻的词是相似的）中的两个词具有相似的含义。

$n$-$gram$ 模型为了保持词的顺序，做了一个滑窗的操作，这里的 $n$ 表示的就是滑窗的大小，例如 $2$-$gram$ 模型，也就是把 $2$ 个词当做一组来处理，然后向后移动一个词的长度，再次组成另一组词，把这些生成一个字典，按照词袋模型的方式进行编码得到结果。该模型考虑了词的顺序。

• John likes to watch movies. Mary likes too.
• John also likes to watch football games.

以上两句可以构造一个词典：

• {1:"John likes”, 2:"likes to”, 3:"to watch”, 4:"watch movies”, 5:"Mary likes”, 6:"likes too”, 7:"John also”, 8:"also likes”, 9:“watch football”, 10:“football games”}

那么第一句的向量表示为：[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]，其中第一个 $1$ 表示 John likes 在该句中出现了 $1$ 次，依次类推。

缺点：随着 $n$ 的大小增加，词表会成指数型膨胀，会越来越大。

# 一般n-gram中的n取2或者3, 这里取3为例
ngram_range = 3

def create_ngram_set(input_list):
    """
    description: 从数值列表中提取所有的n-gram特征
    :param input_list: 输入的数值列表, 可以看作是词汇映射后的列表,
                       里面每个数字的取值范围为[1, 25000]
    :return: n-gram特征组成的集合

    eg:
    # >>> create_ngram_set([1, 4, 9, 4, 1, 4])
    {(4, 9), (4, 1), (1, 4), (9, 4)}
    """
    return set(zip(*[input_list[i:] for i in range(ngram_range)]))

if __name__ == '__main__':
    input_list = ['明天', '有', '可能', '会', '下雨']
    res = create_ngram_set(input_list)
    print(res)