第三章：特征工程

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第三章：特征工程第三章：特征工程在自然语言处理（NLP）领域，原始文本数据是人类可读的语言符号序列。然而，机器学习模型无法直接处理这些符号。特征工程（Feature Engineering）是连接原始文本与机器学习模型之间的桥梁，其核心任务是将非结构化的文本数据转化为结构化的、数值化的表示形式，以便模型能够理解和学习其中的模式。有效的特征工程能够显著提升模型的性能。它不仅涉及简单的文本向量化，更包括从文本中提取出对特定任务（如文本分类、情感分析、信息提取等）有意义的、能够反映文本内容、结构、语义或句法信息的关键特征。本章将深入探讨NLP中的各种特征工程技术，从传统的基于词频的表示方法，到现代基于神经网络的词嵌入和上下文嵌入，再到文本的统计特征以及更高级的语义和句法特征。