Некоторые методы векторизации текста в машинном обучении:

• BinaryBOW. 1 Это примитивный способ бинарного представления признака в документе. 1 Если признак встречается в документе, он принимает значение единицы, если отсутствует — ноль. 1
• «Мешок слов» (Bag of words). 24 Самая простая из существующих техник. 2 Она включает в себя три операции: токенизацию (разбиение входного текста на токены), создание словаря (выбор только уникальных слов и их сортировка) и создание вектора (создание разреженной матрицы из показателей частоты слов словаря). 24
• TF-IDF. 23 Это числовой статистический показатель, который отражает важность слова для документа. 2 Редкие слова и слова, которые встречаются в большинстве документов, несут мало информации, а значит им даётся небольшой вес внутри вектора. 3
• Word2Vec. 13 Это метод векторного представления слов с помощью неглубоких нейронных сетей. 1 На вход подаётся большой текстовый корпус, в котором каждому слову сопоставляется вектор. 1 После создания словаря вычисляется векторное представление слов, основанное на семантической близости. 1

Выбор метода зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и объёма данных. 5