La generación de características es un aspecto IMPORTANTE para cualquier problema de clasificación. Por lo tanto, aparte de las siguientes opciones, uno debe aplicar el conocimiento específico del dominio para ajustar las características adecuadas para la clasificación
- Basado en la frecuencia del término en un documento dado. A medida que ocurren más, mayores son las posibilidades de llegar a las funciones (excepto las palabras vacías). Este enlace proporcionaría una implementación de Python de la misma. Tutoriales de programación de Python
- Convierte tu texto en vectores de características usando Gensim de Radim. Aquí está el enlace gensim: modelado de temas para humanos
- Mi método favorito es tf-idf. Cree la matriz tf-idf y seleccione las N características más comunes. Aquí está la implementación sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer – documentación de scikit-learn 0.17.1
También hay enlaces sobre la implementación R de los métodos anteriores que se pueden encontrar fácilmente en Google.
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