????????自然語言處理（NLP）是計算機科學的一個領域，涉及人類語言的處理和分析。它用于各種應用程序，例如聊天機器人、情緒分析、語音識別等。NLP 中的重要任務之一是文本分類，我們根據(jù)文本的內容將文本分類為不同的類別。

????????過去，流行的文本分類方法之一是 TF-IDF 方法。然而，隨著深度學習的出現(xiàn)，另一種稱為詞嵌入的方法變得越來越流行。在本文中，我們將討論為什么嵌入通常比TF-IDF更適合文本分類。

二、什么是TF-IDF？

????????TF-IDF 代表 術語頻率 — 反向文檔頻率。它是一種統(tǒng)計方法，用于評估文檔中單詞的重要性。TF-IDF 方法計算文檔中每個單詞的分數(shù)，這反映了其在文檔中的重要性。

????????文檔中某個單詞的 TF-IDF 分數(shù)使用以下公式計算：

TF-IDF = TF * IDF

????????其中 TF 是文檔中單詞的術語頻率，IDF 是單詞的反向文檔頻率。術語頻率是單詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，而反向文檔頻率是衡量該單詞在整個文檔語料庫中的常見或罕見程度的指標。

????????TF-IDF 是一種詞袋方法，這意味著它不考慮文檔中單詞的順序。它只考慮文檔和語料庫中單詞的頻率。

三、什么是嵌入？

????????詞嵌入是向量空間中單詞的一種表示形式。詞嵌入將詞表示為高維空間中的向量，其中具有相似含義的詞聚集在一起。這些向量捕獲單詞的語義含義，這使得它們可用于各種 NLP 任務，例如文本分類、情感分析等。

????????詞嵌入是使用神經網絡訓練的，特別是word2vec或GloVe架構。word2vec 架構是一種神經網絡模型，它學習根據(jù)周圍的單詞預測單詞的上下文。另一方面，GloVe 架構通過分解語料庫中單詞的共現(xiàn)矩陣來學習單詞嵌入。

四、為什么嵌入（通常）比TF-IDF更好？

在文本分類方面，嵌入通常比 TF-IDF 更好有幾個原因。

1. 嵌入捕獲單詞的語義含義

與僅考慮文檔中單詞頻率的 TF-IDF 不同，嵌入捕獲單詞的語義含義。這意味著具有相似含義的單詞在嵌入空間中更緊密地結合在一起，使模型更容易根據(jù)其內容對文檔進行分類。

例如，在嵌入空間中，單詞“汽車”和“車輛”將緊密地聯(lián)系在一起，因為它們具有相似的含義。在TF-IDF方法中，這些詞語將被視為單獨的實體，而不考慮其含義。

2. 嵌入捕捉單詞的上下文

嵌入還捕獲單詞的上下文。這意味著在類似上下文中使用的單詞在嵌入空間中更緊密地結合在一起。例如，“蘋果”和“梨”這兩個詞經常用于水果的上下文中。在嵌入空間中，這些單詞將靠得很近，使模型更容易根據(jù)文檔的內容對文檔進行分類。

3. 嵌入處理詞匯外的單詞

TF-IDF 的局限性之一是它無法處理詞匯表外的單詞，即詞匯表中不存在的單詞。相比之下，嵌入可以通過將詞匯外的單詞映射到嵌入空間中的向量來處理詞匯外的單詞。

4. 嵌入可以在大型數(shù)據(jù)集上進行預訓練

嵌入的另一個優(yōu)點是它們可以在大型數(shù)據(jù)集上進行預訓練，這可以節(jié)省訓練模型的時間和資源。預訓練的嵌入可用于多種語言，它們可以用作特定 NLP 任務的訓練模型的起點。

5. 嵌入可以捕獲單詞之間的關系

嵌入可以捕獲單詞之間的關系，例如同義詞、反義詞和類比。例如，在嵌入空間中，“king”的向量減去“man”的向量加上“woman”的向量將接近“queen”的向量。這使模型更容易學習單詞之間的關系，從而提高其在文本分類任務上的性能。

五、使用嵌入和 TF-IDF 的代碼片段：

????????以下是如何使用嵌入和TF-IDF使用Python和Scikit-learn庫進行文本分類的示例：

使用嵌入：

import numpy as np
from gensim.models import Word2Vec# Train a word2vec model on a corpus of text
model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)# Convert text into vectors using the word2vec model
vectors = []
for sentence in sentences:vector = np.zeros(100)for word in sentence:vector += model.wv[word]vectors.append(vector)# Use the vectors to train a text classification model

????????使用 TF-IDF：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC# Convert text into TF-IDF vectors
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(documents)# Use the vectors to train a text classification model
classifier = SVC()
classifier.fit(vectors, labels)

六、使用嵌入和 TF-IDF 的好處

????????使用嵌入和 TF-IDF 可以為文本分類任務提供多種好處：

1. 提高準確性：嵌入和 TF-IDF 可以通過捕獲單詞的語義和上下文來提高文本分類模型的準確性。
2. 減少特征空間：嵌入和TF-IDF可以通過將單詞表示為向量來減少文本分類模型的特征空間，可以節(jié)省計算資源并提高模型的性能。
3. 泛化：預訓練的嵌入可用于將文本分類模型泛化到新的數(shù)據(jù)集和任務，這可以節(jié)省訓練模型的時間和資源。

七、結論

????????總之，對于文本分類任務，嵌入通常比TF-IDF更好，因為它們捕獲單詞的語義和上下文，處理詞匯外的單詞，可以在大型數(shù)據(jù)集上進行預訓練，并且可以捕獲單詞之間的關系。但是，TF-IDF 在某些情況下仍然有用，例如當重點是特定單詞的頻率而不是它們的語義含義時。通常，建議嘗試這兩種方法，以確定哪種方法最適合特定的文本分類任務。