在向量空间模型中表示文档答案

【问题标题】：Representing documents in vector space model在向量空间模型中表示文档
【发布时间】：2012-12-09 10:18:12
【问题描述】：

我有一个非常基本的问题。我有两套文档，一套用于培训，一套用于测试。我想用训练文档训练一个逻辑回归分类器。我想知道我做的是否正确。

首先找到训练文档中所有唯一单词的列表，称之为词汇表。
对于词汇表中的每个单词，在每个训练文档中找到它的 TFIDF。然后将文档表示为这些 TFIDF 分数的向量。

我的问题是： 1. 我如何代表测试文件？比如说，其中一个测试文档在词汇表中没有任何单词。在这种情况下，该文档词汇表中所有单词的 TFIDF 分数将为零。

我正在尝试使用使用稀疏向量格式的 LIBSVM。对于上述文档的情况，其向量表示中的所有条目都设置为 0，我该如何表示呢？

【问题讨论】：

标签： machine-learning nlp classification svm

【解决方案1】：

您必须存储足够的关于训练语料库的信息，才能对看不见的文档进行 TF IDF 转换。这意味着您将需要训练语料库中术语的文档频率。忽略测试文档中看不见的单词很好。无论如何，您的 svm 不会为他们学习权重。请注意，如果您的训练和测试分布相似，那么在测试语料库中看不见的术语应该很少见。因此，即使删除了一些术语，您仍然有很多术语可以对文档进行分类。

【讨论】：

所以如果我有一个测试文档，其中包含训练语料库中从未出现过的单词，我的 tfidf 文档向量将全为零，对吗？
仅当文档是所有看不见的单词时。
是的。当我使用像 libSVM 这样的库时，它遵循稀疏向量格式。因此，由于所有条目都是 0 ，因此稀疏向量表示为空。如果你熟悉 libSVM ，你知道这是如何处理的吗？
您无需费心在向量中放入 0 个条目，它们什么都不做。如果你给 LibSVM 一个 0 向量，它只会使用 SVM 中的偏差项，这可能对应于选择训练数据中最受欢迎的类。