Фраза «извлечение характеристик статьи в классификации текста» на французском языке переводится как «извлечение признаков при классификации текста».

Извлечение признаков играет жизненно важную роль в задачах классификации текста. Он включает в себя преобразование необработанных текстовых данных в числовые или категориальные характеристики, которые могут понять алгоритмы машинного обучения. Существует несколько методов извлечения признаков при классификации текста, и я представлю обзор некоторых популярных методов вместе с примерами кода:

1. Мешок слов (BoW):
   Модель «Мешок слов» представляет текст как набор уникальных слов, игнорируя грамматику и порядок слов. Каждый документ преобразуется в числовой вектор, где каждый элемент представляет частоту или присутствие определенного слова. Вот пример использования библиотеки Python scikit-learn:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Sample documents
documents = ['This is the first document.',
             'This document is the second document.',
             'And this is the third one.',
             'Is this the first document?']
# Create a CountVectorizer object
vectorizer = CountVectorizer()
# Fit the vectorizer on the documents and transform them into feature vectors
features = vectorizer.fit_transform(documents)
# Print the feature vectors
print(features.toarray())

2. Частота документа, обратная частоте термина (TF-IDF):
   TF-IDF вычисляет важность слова в документе, учитывая его частоту в документе и во всех документах. Он присваивает более высокий вес словам, которые часто встречаются в одном документе, но редки в других документах. Вот пример использования scikit-learn:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# Create a TfidfVectorizer object
vectorizer = TfidfVectorizer()
# Fit the vectorizer on the documents and transform them into feature vectors
features = vectorizer.fit_transform(documents)
# Print the feature vectors
print(features.toarray())

3. Встраивание слов.
   Внедрение слов представляет слова как плотные векторы в непрерывном векторном пространстве. Они фиксируют семантические отношения между словами и могут использоваться для поиска сходства между словами или документами. Одной из популярных моделей внедрения слов является Word2Vec. Вот пример использования библиотеки Gensim:

from gensim.models import Word2Vec
from nltk.tokenize import word_tokenize
# Tokenize the documents
tokenized_documents = [word_tokenize(doc) for doc in documents]
# Train the Word2Vec model
model = Word2Vec(tokenized_documents, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
# Get the word embeddings
word_embeddings = model.wv
# Print the word embeddings
print(word_embeddings['document'])

Это всего лишь несколько примеров методов извлечения признаков при классификации текста. В зависимости от вашей конкретной задачи и набора данных могут быть полезны и другие методы, такие как n-граммы, частота слов или теги частей речи.