对于机器学习任务而言，不管是什么类型的数据（语言，声音，图像，视频），都必须转化为数值型数据，一般均为向量或者矩阵。自然语言处理，经过了一个长期的发展过程，近几年取得了重大的突破。自然语言处理的突破主要得益于深度学习技术（自然语言处理专用算法）的进步以及计算机算力的提升（GPU并行计算）。

这一小节，我们将介绍自然语言处理发展历史中的第一个模型 - 词袋模型。

1.词袋模型（Bag of words）的定义

词袋模型：顾名思义，就是把文章中的所有词语装入到一个袋子当中，装入袋子中的词语是没有重复的。

下面用一个小例子来解释词袋模型。

自己编一段文本，text = ['today is a sunny day', 'my mood is so beautiful', 'I want to play basketball with my friends']

由于英文中的词是天然分隔的，所以词袋的样子就长这样 bag = ['today', 'is', 'a', 'sunny', 'day', 'my', 'mood', 'so', 'beautiful', 'i', 'want', 'to', 'play', 'basketball', 'with', 'friends']，词袋中装入了所有无重复的词。真实的词袋中的词是没有顺序的，是杂乱的。

接下来，采用采用one-hot-encoding的编码方式对文本中的每句话（我们用1、2、3分别表示上述的3句话）进行编码，得到如下的结果。

从上面的这个表格可以看出：

1.每句话都是按照词袋中的所有词构造向量。

2.每个词下面的数字表示该词在句子中出现的次数，如0，1，2......

3.真实的词袋模型中的词向量是没有顺序的，此处是人为编造的，看着还挺有规律，其实是没有的。

补充知识：

1.词袋模型使用的one-hot-encoding编码，如果文本内容非常多，那么词向量的维度将特别大，多数位置会出现0，所以我们也称词袋模型为稀疏编码。

2. Python实现词向量编码

上面了解了词向量的基本原理，接下来就使用python语言动手实现词向量。使用python实现词向量的主要工具为sklearn工具包中的feature_extraction.text.CountVectorizer工具包，API文档地址如下：

Sklearn.feature_extraction.text

#导入工具包
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
​
#创建文本内容
text = ['The dog runs to a cat', 'the cat finds a fish in the basin', 'the bird is flying freely in the sky ']
​
#初始化词袋模型并训练文本
cv = CountVectorizer(analyzer = 'word',stop_words = 'english')
cv.fit(text)
​
#查看词袋模型中的关键词
print(cv.get_feature_names())
#此处得到的关键词为去掉停用词之后的关键词
#['basin', 'bird', 'cat', 'dog', 'finds', 'fish', 'flying', 'freely', 'runs', 'sky']
​
#查看每个词的向量
print(cv.vocabulary_)
#该字典结果中，key为关键词，value为索引
#{'dog': 3, 'runs': 8, 'cat': 2, 'finds': 4, 'fish': 5, 'basin': 0, 'bird': 1, 'flying': 6, 'freely': 7, 'sky': 9}
​
​
#将文本内容转化为向量
cv_fit = cv.transform(text)
#查看每个句子的向量
print(cv_fit.toarray())
#[[0 0 1 1 0 0 0 0 1 0]
#[1 0 1 0 1 1 0 0 0 0]
#[0 1 0 0 0 0 1 1 0 1]]
​
#将处理后文本向量化表示
pd.DataFrame(data = cv_fit.toarray(),columns = cv.get_feature_names())

word_vector.png

3. CountVectorizer工具解释说明

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(*, input='content', 
encoding='utf-8', decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True, 
preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern='(?u)\b\w\w+\b',
 ngram_range=(1, 1), analyzer='word', max_df=1.0, min_df=1, 
max_features=None, vocabulary=None, binary=False, dtype=<class 'numpy.int64'>)

参数说明引用：https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82320307

CountVectorizer类的参数很多，分为三个处理步骤：preprocessing、tokenizing、n-grams generation.

一般要设置的参数是:ngram_range,max_df，min_df，max_features等，具体情况具体分析

• 用数据输入形式为列表，列表元素为代表文章的字符串，一个字符串代表一篇文章，字符串是已经分割好的。CountVectorizer同样适用于中文;

• CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i] [j]表示j词在第i个文本下的词频。即各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可看到所有文本的关键字，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。

4.词袋模型小结

1.词袋模型只关注词在句子中出现的频率，不关注词的位置和词与词之间的联系，所以说词袋模型是没有灵魂的词向量构造模型。

2.词袋模型是最早的自然语言处理模型，将真实世界中的语言通过计数的方式，转化为了数学符号，使得计算机可以理解。从目前来看，词袋模型已经很少使用了，但词袋模型的思想仍然是值得我们学习的。

3.对于词袋模型的构造方法CountVectorizer中的重点参数（analyzer,stop_words,n_grame,max_df,max_features等）要深入理解。