我很少看到在神经网络模型中使用CBOW的例子(尽管我不理解(
我知道Word2Verc与BOW或TFIDF不相似，因为CBOW 没有单一值
我看到的所有例子都是使用神经网络。
我有两个问题
1-我们可以将向量转换为单个值并将其放入数据帧中，以便在逻辑回归模型中使用它吗？
2-是否有任何简单的代码用于逻辑回归的CBOW使用？
更多解释。
在我的案例中，我有一个语料库，我想对BOW和CBOW 中的顶级功能进行比较
转换为BOW 后
我得到这个数据集
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 5 3 8 2 0
2 0 1 0 0 6 9
3 1 4 1 5 1 7
转换为TFIDF 后
我得到这个数据集
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 0.38 0.42 0.02 0.22 0.00 0.19
2 0 0.75 0.20 0.08 0.12 0.37 0.21
3 1 0.17 0.84 0.88 0.11 0.07 0.44
我正在观察每个型号中前3个功能的结果
所以我的数据集变成了这个
BOW(此处将省略的值设为空(
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 5 null 8 null null 7
2 0 null null null 6 9 2
3 1 4 null 5 null 7 null
TFIDF(此处将省略的值设为空(
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 0.38 0.42 null 0.22 null null
2 0 0.75 null null null 0.37 0.21
3 1 null 0.84 0.88 null null 0.44
我现在想对Word2Ven CBOW 做同样的事情
我想取CBOW模型中的最高值
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 v11 v12 v13 v14 v15 v16
2 0 v21 v22 v23 v24 v25 v26
3 1 v31 v32 v33 v34 v35 v36
像这个
RepID Label Cat Dog Snake Rabbit Apple Orange ...
1 1 v11 null v13 null v15 null
2 0 null null v23 null v25 v26
3 1 v31 null v33 v34 null null
无论内部训练方法是CBOW还是skip gram，单词向量始终是多维向量：它包含许多浮点数。
所以在一个层面上；值"-其中"；值"；是一个矢量。但它从来都不是一个单一的数字。
词向量，即使具有所有维度，也绝对可以作为下游逻辑回归任务的输入。但确切的细节取决于你正在使用的数据，以及你打算实现的目标——所以你可能想扩大你的问题，或者问一个更具体的跟进问题，提供更多关于你正在考虑的具体数据/任务的信息。
还需要注意的是：这通常是通过像scikit-learn这样的库的管道来完成的。将密集的高维单词向量本身(或从单词向量导出的其他特征(直接放入"；数据帧"；通常是一个错误，增加了开销&与在更紧凑/原始格式的(例如(CCD_ 2阵列中使用这样的大特征向量相比。