文本向量化是自然语言处理（NLP）的核心步骤，将文本转化为数值形式以便机器学习模型处理。以下是R语言中常用的实现方法：

1. 基础方法

  • 词袋模型（Bag of Words）
    统计词频的简单方式，适合短文本分类

    文本向量化 概念

  • TF-IDF（词频-逆文档频率）
    加权统计方法，能反映词汇的重要性

    TF_IDF 原理

  • N-gram特征提取
    捕获词序信息，适用于对话分析等场景
    了解更多N-gram技术

2. 高级技术

  • 词嵌入（Word Embedding）
    使用word2vec或fastText实现上下文语义表示

    词嵌入 示意图

  • BERT等预训练模型
    通过transformer包实现深度语义向量化
    探索预训练模型应用

  • 自定义向量化器
    结合正则表达式与停用词过滤优化特征空间

    自定义向量化器 流程

3. 实践示例

library(tm)
corpus <- Corpus(VectorSource(c("R语言是数据分析利器", "文本向量化技术应用广泛")))
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
inspect(dtm)

以上代码演示了使用tm包构建文档-词项矩阵的流程

4. 应用场景

  • 情感分析
  • 搜索引擎优化
  • 文本相似度计算
    自然语言处理 应用

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