自然语言处理中特征到底指的啥
简单来说，特征可以理解为对于样本某一方面的描述，比如对于相亲问题，我们大致会考虑对象的身高，体重，家里有多少钱(存款)。这样就有3维特征了，每一个相亲样本过来，我们可以用一个3维的特征向量来表示，比如x身高170，体重120，存款20W。则用特征向量(170, 120, 20W)表示x，假设有10个人参与相亲得到10个样本，提取特征之后就能得到10个特征向量。总之，特征描述的是样本的某一方面，特征向量描述的是样本的很多方面。训练的时候每个特征向量对应一个Label，对于相亲问题比如x1和x3相亲成功他们的 label即为1，其他人失败则为0.有了每个样本的特征向量和它对应的label我们就可以训练一个模型M，对于后续来的样本，我们只要提取出来特征向量交给模型M，系统就能知道这个人相亲成功还是失败(当然精度一般不会达到100%)。其实这也是模拟人的思维过程，比如有个男的他的特征向量是(180, 140, 999W)，我想他成功的概率很大吧
■网友
据我所知，许多nlp任务的特征都是term。语法分析，词性标注等还会用到模板。
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