Какие методы векторизации текста существуют в машинном обучении?

Некоторые методы векторизации текста в машинном обучении:

• BinaryBOW. vestnik.rsreu.ru Это примитивный способ бинарного представления признака в документе. vestnik.rsreu.ru Если признак встречается в документе, он принимает значение единицы, если отсутствует — ноль. vestnik.rsreu.ru
• «Мешок слов» (Bag of words). habr.com neptune.ai Самая простая из существующих техник. habr.com 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). habr.com neptune.ai
• TF-IDF. habr.com vc.ru Это числовой статистический показатель, который отражает важность слова для документа. habr.com Редкие слова и слова, которые встречаются в большинстве документов, несут мало информации, а значит им даётся небольшой вес внутри вектора. vc.ru
• Word2Vec. vestnik.rsreu.ru vc.ru Это метод векторного представления слов с помощью неглубоких нейронных сетей. vestnik.rsreu.ru На вход подаётся большой текстовый корпус, в котором каждому слову сопоставляется вектор. vestnik.rsreu.ru После создания словаря вычисляется векторное представление слов, основанное на семантической близости. vestnik.rsreu.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и объёма данных. blog.skillfactory.ru