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机器人自然语言处理：文本生成与理解_3.文本特征提取方法.docx

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3.文本特征提取方法

在自然语言处理（NLP）中，文本特征提取是将文本数据转换为机器学习模型可以理解和处理的数值形式的过程。这一过程对于机器学习和深度学习任务至关重要，因为它直接影响模型的性能。文本特征提取的方法多种多样，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入、词性标注、命名实体识别等。本节将详细介绍这些方法的原理和应用，并提供具体的代码示例。

3.1词袋模型（BagofWords,BoW）

3.1.1原理

词袋模型是一种简单且广泛使用的文本特征表示方法。它的基本思想是将文本表示为一个词的集合，而不考虑词的顺序。具体步骤如下：

词汇表构建：从文本

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