machine-learning - 文本分类和特征选择有什么区别

Question

我们可以选择没有分类的特征吗？如果我有文本，我怎么知道要选择哪些特征？我需要关于文本的示例而不是真实的单词对象示例。如果有人可以解释一下吗？

标签： machine-learningtext-classificationfeature-selection

Answer 1

文本分类是根据文本的特征对文本进行分类。例如，您可以将一个句子分类为具有正面（“我很高兴”）或负面（“我很伤心”）情绪。

文本特征选择有效地决定了您希望如何对文本进行编码，以便您可以通过分类器运行它。有很多方法可以做到这一点。例如，您可以使用一袋词表示，其中每列代表词汇表中的一个词，每个单元格代表该词在文档中出现的次数。

如果你有两个句子，“I am so happy, so very happy”和“I am so sad”，你对句子的编码可能是

| 我 || 上午 | 所以| 快乐 | 非常| 伤心 |

1. 1. 2. 2. 1. 0。
2. 1. 1. 1. 1. 1.