常见的文本向量化方法是将文本数据转换为计算机能够处理的数值向量的技术，以下从基于统计、基于词嵌入、基于预训练模型三个类别展开介绍：
基于统计的方法
- 词袋模型（Bag of Words，BOW）
- 原理：将文本看作是一个词的集合，忽略词的顺序和语法，只统计每个词在文本中出现的次数。例如，对于文本“我喜欢苹果，苹果很美味”，词袋模型会统计出“我”（1次）、“喜欢”（1次）、“苹果”（2次）、“很”（1次）、“美味”（1次）。
- 优点：简单易懂，实现方便，能够快速将文本转换为向量表示。
- 缺点：忽略了词序信息，无法捕捉词与词之间的关系，对于语义相似的文本可能无法准确区分。
- TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
- 原理：在词袋模型的基础上，引入了逆文档频率的概念。TF（词频）表示一个词在文本中出现的频率，IDF（逆文档频率）表示一个词在整个文档集合中出现的稀有程度。TF-IDF值越高，说明该词在文本中越重要。
- 优点：能够降低常见词（如“的”“是”“在”等）对文本向量的影响，突出重要词的作用。
- 缺点：同样忽略了词序信息，对于语义的理解有限。
基于词嵌入的方法
- Word2Vec
- 原理：包括CBOW（Continuous Bag of Words）和Skip-gram两种模型。CBOW模型根据上下文词来预测中心词，Skip-gram模型则根据中心词来预测上下文词。通过训练，将每个词映射到一个固定维度的向量空间中，使得语义相似的词在向量空间中的距离较近。
- 优点：能够捕捉词与词之间的语义关系，生成的词向量具有较好的语义表示能力。
- 缺点：对于一词多义的情况处理效果不佳，且无法处理未登录词（即训练集中未出现过的词）。
- GloVe（Global Vectors for Word Representation）
- 原理：结合了全局矩阵分解和局部上下文窗口的方法。它通过分析词与词在整个语料库中的共现矩阵，来学习词向量。
- 优点：在训练速度上比Word2Vec更快，且在一些任务上表现更好。
- 缺点：同样存在对一词多义处理不佳和无法处理未登录词的问题。
基于预训练模型的方法
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
- 原理：采用Transformer架构，通过在大规模文本语料库上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示。BERT的预训练任务包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。在下游任务中，可以通过微调BERT模型来获取文本的向量表示。
- 优点：能够捕捉文本的上下文信息，对于一词多义的情况有较好的处理能力，在各种自然语言处理任务中表现出色。
- 缺点：模型参数量大，计算资源需求高，训练和推理速度较慢。
- GPT（Generative Pretrained Transformer）系列
- 原理：基于Transformer架构的自回归语言模型，通过在大规模文本数据上进行无监督学习，学习到语言的生成能力。GPT模型可以根据前面的文本生成后续的文本，也可以用于文本分类、情感分析等任务。
- 优点：具有很强的语言生成能力和泛化能力，能够处理各种复杂的自然语言任务。
- 缺点：同样存在模型参数量大、计算资源需求高的问题，且在一些需要精确语义理解的任务上可能不如BERT。
（本文来源：nzw6.com）
