逻辑回归在文本分类中如何处理文本的向量化问题？

我在进行文本分类时想使用逻辑回归模型，但我遇到了一个问题：如何处理文本的向量化问题？我知道在逻辑回归中，我们需要将文本转化为数值型的向量来进行计算。但是我不确定应该如何选择合适的方式将文本向量化。我听说有一些常见的方式如词袋模型和n-gram模型，但我不确定应该如何应用它们来解决我的问题。希望得到进一步的指导，感谢您的帮助！

提问时间：2023-06-24 04:15:51 编辑时间：2023-06-24 04:15:53 提问者： 青铜古屋
  • 青春心动
    10

    在逻辑回归中，对于文本的向量化问题，常见的方法是使用词袋模型或者n-gram模型。在词袋模型中，我们将文本中的单词进行计数并将其转化为一个向量。在n-gram模型中，我们考虑相邻的n个单词并将其作为一个向量。在实际应用中，我们可以使用一些预处理技术，比如停用词过滤和词干提取，来提高向量化的效果。另外，也可以考虑使用预训练的词向量进行向量化，这可以帮助我们更好地捕捉单词之间的语义关系。最后，在使用逻辑回归分类器时，我们还可以使用正则化方法来避免过拟合问题。

    回答时间：2023-06-24 04:15:56
相关标签

逻辑回归 向量化 文本分类 文本处理