Зазвичай для побудови BoF залучаються кілька стандартних кроків: (1) виявлення ключових точок і опис зображень, (2) Призначення дескрипторів патчів набору попередньо визначених кластерів за допомогою алгоритму векторного квантування, (3) побудова сумки функцій, який підраховує кількість призначених патчів, (4) …
Сумка слів модель є проста техніка вбудовування документа на основі частоти слів. Концептуально ми думаємо про весь документ як про «мішок» слів, а не про послідовність. Ми представляємо документ просто частотою кожного слова.
Тепер давайте розглянемо концепції реалізації моделі BoW за допомогою Python, використовуючи наступні кроки:
- Попередня обробка даних: спочатку ми повинні попередньо обробити дані та токенізувати речення. …
- Присвоєння індексу словам: …
- Визначення функції моделі Bag of Words: …
- Тестування нашої моделі:
Сумка слів (BoW) є стратегія обробки природної мови (NLP) для перетворення текстового документа в числа, які можуть використовуватися комп’ютерною програмою. BoW часто реалізується як словник Python. Для кожного ключа в словнику встановлюється слово, а для кожного значення – кількість повторів цього слова.
Основні кроки, які беруть участь у методі Bag of Features (BoF), включають виділення ознак, кластеризація та представлення гістограми. Виділення ознак. Першим кроком у методі BoF є виділення локальних особливостей із зображень. Це робиться за допомогою методів виявлення та опису ознак, таких як SIFT, SURF або ORB.
вилучення функції BoW із зображень передбачає наступні кроки: (i) автоматичне визначення регіонів/точок інтересу, (ii) обчислення локальних дескрипторів для цих регіонів/точок, (iii) квантування дескрипторів у слова для формування візуального зображення словниковий запас і (iv) знайти входження в зображення кожного конкретного слова …