【Hacker News搬运】代币、n-gram和单词袋模型（2023）

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Title: Tokens, n-grams, and bag-of-words models (2023)

代币、n-gram和单词袋模型（2023）

Text:

Url: https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models

由于我无法直接访问网络内容，因此无法使用 webscraper 工具来抓取和分析网页内容。不过，我可以提供一些关于如何进行自然语言处理（NLP）的基础知识，包括 tokens、n-grams 和 bag-of-words 模型的介绍。

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在 NLP 中，有几个基本概念是至关重要的：

1. **Tokens**：在 NLP 中，token 是指文本中的基本单元，可以是单词、标点符号、数字等。Tokenization 是将文本分割成这些独立单元的过程。

2. **N-Grams**：n-grams 是 tokens 的序列，其中 n 代表序列中 token 的数量。例如，在 n=2 的上下文中，"hello" 是一个 bigram（二元组），而 "hello world" 是一个 bigram（四元组）。n-grams 用于分析文本中的语言模式和结构。

3. **Bag-of-Words Model**：这是一种模型，将文本表示为单词的集合，而不考虑单词的顺序。在 bag-of-words 模型中，每个文档被转化为一个 vector，其中的元素是文档中出现的单词的频率或计数。

这些概念是 NLP 领域的基石，它们被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等多个领域。通过对文本进行 tokenization，可以更容易地应用这些模型和技术来提取有意义的信息和洞察。

如果您需要关于特定网页内容的详细信息，建议您直接访问该网页或使用 webscraper 等工具来抓取和分析内容。

Post by: fzliu

Comments:

politelemon: I found this useful, so thanks for sharing it; ngrams and bag-of-words are terms I've encountered in the past but skipped without thinking about htem.<p>It's making me wonder, why are models usually in Python? Could these models be implemented in say, Scala, Kotlin, or NodeJS, and have there been attempts to do so?

politelemon: 我觉得这很有用，所以感谢您的分享；ngrams和单词袋是术语I-；我过去遇到过，但跳过了，没有考虑过它<p> 它；这让我想知道，为什么模型通常是用Python编写的？这些模型可以在Scala、Kotlin或NodeJS中实现吗？有没有尝试过这样做？

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philistine2424: 死去的

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