目录

1.文本的tokenization

1.1 概念和工具的介绍

1.2 中英文分词的方法

2.N-garm表示方法

3.向量化

3.1 one-hot编码

3.2 word embedding

3.3 word embedding API

3.4 数据的形状变化

1.文本的tokenization

1.1 概念和工具的介绍

1.2 中英文分词的方法

2.N-garm表示方法

import jieba
text='受芯片供应不足影响，传闻南北大众汽车近期陷入停产。尽管大众汽车集团（中国）已公开解释，这只是短期的供给紧张，情况没有传闻中严重，已经与总部、相关供应商展开协调工作，但这并未完全打消公众的疑虑。'
cuted=jieba.lcut(text)#lcut是直接转换成列表
print([cuted[i:i+2] for i in range(len(cuted)-1)])#len(cuted)-1个特征  ==> N-garm中N为2

3.向量化

3.1 one-hot编码

3.2 word embedding

3.3 word embedding API

3.4 数据的形状变化