# 將文本表示為張量 ## [課前測驗](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/113) ## 文本分類 在本節的第一部分，我們將專注於**文本分類**任務。我們將使用 [AG News](https://www.kaggle.com/amananandrai/ag-news-classification-dataset) 數據集，該數據集包含如下的新聞文章： * 類別：科學/技術 * 標題：Ky. 公司獲得研究肽的資助 (AP) * 內容：AP - 一家由路易斯維爾大學化學研究員創立的公司獲得了一筆資助，用於開發... 我們的目標是根據文本將新聞項目分類到其中一個類別中。 ## 表示文本 如果我們希望使用神經網絡解決自然語言處理 (NLP) 任務，我們需要某種方式將文本表示為張量。計算機已經使用如 ASCII 或 UTF-8 等編碼將文本字符表示為對應屏幕字體的數字。 > [圖片來源](https://www.seobility.net/en/wiki/ASCII) 作為人類，我們理解每個字母**代表**什麼，以及所有字符如何組合形成句子的單詞。然而，計算機本身並不具備這種理解能力，神經網絡必須在訓練過程中學習其含義。 因此，我們可以使用不同的方法來表示文本： * **字符級表示**：將文本表示為每個字符對應一個數字。假設文本語料庫中有 *C* 個不同的字符，單詞 *Hello* 將被表示為 5x*C* 的張量。每個字母對應於單熱編碼中的一列張量。 * **單詞級表示**：我們創建一個包含文本中所有單詞的**詞彙表**，然後使用單熱編碼表示單詞。這種方法更好一些，因為單個字母本身意義不大，因此使用更高層次的語義概念（單詞）可以簡化神經網絡的任務。然而，由於詞典的規模很大，我們需要處理高維稀疏張量。 無論使用哪種表示方法，我們首先需要將文本轉換為**標記**序列，每個標記可以是字符、單詞，甚至是單詞的一部分。接著，我們使用**詞彙表**將標記轉換為數字，然後可以使用單熱編碼將這些數字輸入到神經網絡中。 ## N-Grams 在自然語言中，單詞的準確含義只能在上下文中確定。例如，*neural network* 和 *fishing network* 的含義完全不同。為了解決這個問題，我們可以基於單詞對構建模型，並將單詞對視為單獨的詞彙標記。這樣，句子 *I like to go fishing* 將被表示為以下標記序列：*I like*、*like to*、*to go*、*go fishing*。然而，這種方法的問題在於詞典規模會顯著增長，並且像 *go fishing* 和 *go shopping* 這樣的組合會被表示為不同的標記，儘管它們具有相同的動詞，但並不共享任何語義相似性。 在某些情況下，我們還可以考慮使用三元語法（tri-grams）——即三個單詞的組合。因此，這種方法通常被稱為 **n-grams**。此外，使用字符級表示時，n-grams 大致對應於不同的音節。 ## 詞袋模型 (Bag-of-Words) 和 TF/IDF 在解決文本分類等任務時，我們需要能夠用一個固定大小的向量表示文本，這樣我們就可以將其作為最終密集分類器的輸入。最簡單的方法之一是將所有單詞的表示結合起來，例如通過相加。如果我們將每個單詞的單熱編碼相加，最終會得到一個頻率向量，顯示每個單詞在文本中出現的次數。這種文本表示方法稱為**詞袋模型** (BoW)。 > 圖片由作者提供 詞袋模型本質上表示了文本中出現了哪些單詞以及它們的數量，這確實可以很好地反映文本的主題。例如，關於政治的新聞文章可能包含 *president* 和 *country* 等單詞，而科學出版物可能包含 *collider*、*discovered* 等單詞。因此，單詞頻率在許多情況下可以很好地指示文本內容。 詞袋模型的問題在於某些常見單詞（如 *and*、*is* 等）在大多數文本中都會出現，並且它們的頻率最高，從而掩蓋了真正重要的單詞。我們可以通過考慮單詞在整個文檔集合中出現的頻率來降低這些單詞的重要性。這就是 TF/IDF 方法的主要思想，相關內容在本課程附帶的筆記本中有更詳細的介紹。 然而，這些方法都無法完全考慮文本的**語義**。我們需要更強大的神經網絡模型來實現這一點，我們將在本節後續內容中進一步討論。 ## ✍️ 練習：文本表示 在以下筆記本中繼續學習： * [使用 PyTorch 進行文本表示](../../../../../lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) * [使用 TensorFlow 進行文本表示](../../../../../lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) ## 總結 到目前為止，我們學習了可以為不同單詞添加頻率權重的技術。然而，這些技術無法表示單詞的含義或順序。正如著名語言學家 J. R. Firth 在 1935 年所說：“單詞的完整含義總是與上下文相關，任何脫離上下文的意義研究都不應被認真對待。”我們將在課程後續內容中學習如何通過語言建模從文本中捕捉上下文信息。 ## 🚀 挑戰 嘗試使用詞袋模型和不同的數據模型進行其他練習。你可能會從這個 [Kaggle 比賽](https://www.kaggle.com/competitions/word2vec-nlp-tutorial/overview/part-1-for-beginners-bag-of-words) 中獲得靈感。 ## [課後測驗](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/quiz/213) ## 回顧與自學 在 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) 上練習文本嵌入和詞袋模型技術。 ## [作業：筆記本](assignment.md) **免責聲明**： 本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。