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词袋(Bag of words)模型代码的实现。

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简介：
通过运用SIFT等局部特征的词袋模型，构建了一个完整的系统。该系统涵盖了多种关键技术环节，具体包括K-means聚类算法的运用、直方图特征提取方法的实施，以及基于KNN分类器的性能评估。

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  • Bag of Words (BoW) 词袋模型.zip
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    Bag of Words (BoW) 词袋模型是一种自然语言处理技术，通过将文本简化为词汇集合来分析文档内容，常用于信息检索、分类和机器翻译等领域。 本demo实现的是基于词袋（BoW）原理对图片进行分类，并通过选取得测试集查找特征。Bag of Words (BoW) 词袋模型最初被用于文本分类，将文档表示为特征向量。其基本思想是忽略文本的词序和语法、句法，只将其视为词汇集合，而每个词汇都是独立的。简单来说就是把每篇文档看成一个袋子（因为里面装的是词汇），然后查看这个袋子里有什么样的词汇，并据此分类。例如，如果一篇文档中包含“猪”、“马”、“牛”、“羊”、“山谷”、“土地”和“拖拉机”，而较少出现像“银行”、“大厦”、 “汽车” 和 “公园”的词汇，则它更可能是一篇描绘乡村的文本。 在 `searchFeatures.py` 中，前面部分主要通过解析参数使得程序可以在命令行中接受传递参数。后面则是提取 SIFT 特征，进行聚类，并计算 TF-IDF 值以得到单词直方图，在此之后再做 L2 归一化处理。一般情况下，一幅图像会包含大量的 SIFT 特征点；如果图片库很大，则特征数量非常庞大，直接对这些特征进行聚类是极其困难的（内存不足且计算速度慢）。因此，为了解决这个问题，可以牺牲检索精度，在聚类时先对 SIFT 进行降采样处理。最后保存一些在在线查询中会用到的变量。 对于某个图像库，可以通过命令行生成 BoF (Bag of Features) 。`query.py` 只能每次查找一张图片，并返回与之匹配度最高的 6 张图片（按递减顺序）。
     
  • BOW（词袋）模型的代码实现
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    本项目详细介绍了如何使用Python实现经典文本分类算法——词袋(BOW)模型。通过简洁清晰的代码示例，帮助初学者快速掌握其应用与原理。 SIFT等局部特征的词袋模型实现包括K-means聚类、直方图特征形成以及KNN分类。
     
  • Scene Recognition with Bag of Words - Master.zip
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    本项目《Scene Recognition with Bag of Words》为硕士阶段作品，实现了基于Bag of Words模型的场景识别系统，包含图像特征提取、词袋建模及分类算法。 本次实验采用词袋模型进行图像分类技术的研究，通过提取局部区域的分布来识别图像内容。在使用词袋模型算法的过程中，需要通过监督或非监督学习方法获取视觉词汇表。基于词袋模型的图像分类通常包括四个步骤：首先从图像中提取局部特征向量（实验采用HOG）；其次利用K-means聚类算法选取具有代表性的特征向量作为单词构建视觉字典；然后统计每个图像中的单词分布，判断局部区域与某个单词的相似度是否超过阈值来表示图像；最后设计并训练分类器，使用线性SVM和KNN方法根据图像中单词的分布来进行分类。
     
  • Word2Vec词袋模型的实现.zip
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    本资源提供了一个关于如何使用Python实现Word2Vec词袋模型的教程和代码示例。通过该资源，学习者能够掌握基于词向量的文本处理技术，并应用于自然语言处理项目中。 在自然语言处理领域，word2vec是一种广泛应用的算法，它能将词语转化为向量表示，以便计算机能够理解和处理文本数据。这个word2vec词袋模型实现.zip压缩包提供了一个仅使用numpy库的简单实现，没有依赖如Tensorflow或Pytorch这样的深度学习框架。下面我们将深入探讨word2vec的基本概念、CBOW模型以及Hierarchical Softmax。 **1. word2vec介绍** word2vec是由Google的研究人员Tomas Mikolov等人提出的，它通过神经网络模型来学习词的分布式表示。这种表示方法捕捉到了词与词之间的语义和语法关系，使得词汇间的相似度可以通过向量的余弦相似度来衡量。word2vec主要有两种训练模型：Continuous Bag of Words (CBOW)和Skip-gram。 **2. CBOW模型** CBOW是word2vec的主要模型之一，它的基本思想是通过上下文词来预测目标词。在训练过程中，CBOW模型会将一个词的上下文窗口内的多个词的向量加权平均，形成一个上下文向量，然后用这个上下文向量去预测目标词的向量。这个过程可以看作是“词猜词”，通过周围环境的信息推测出中心词。 **3. Hierarchical Softmax** Hierarchical Softmax是一种在word2vec中加速训练和减少计算复杂性的技术。传统的Softmax层在预测时需要对所有词汇进行计算，而Hierarchical Softmax则构建了一棵二叉树，每个叶子节点代表一个词汇，中间节点则作为分类决策点。预测一个词时，模型沿着树路径进行一系列二分查找，这大大减少了计算时间，尤其对于词汇量较大的情况。 **4. numpy实现** 在不使用深度学习框架的情况下，利用numpy库可以有效地进行矩阵运算。numpy提供了高效的多维数组操作，这对于训练word2vec模型中的向量表示非常适合。这个实现可能包含以下步骤：预处理文本数据，构建词汇表，初始化词向量，训练CBOW模型，以及保存和加载模型。 **5. 单线程与并行计算** 由于本实现使用单线程，这意味着模型训练是在一个CPU核心上顺序执行的。对于大规模数据集，这可能会限制训练速度。在多核CPU环境下，可以考虑使用多线程或多进程来并行化计算，提高训练效率。 这个压缩包提供的CBOW模型实现结合Hierarchical Softmax为理解word2vec的基本原理和numpy实现提供了一个很好的起点。通过阅读和实践这个代码，你可以更深入地了解词向量的生成过程，并为进一步的自然语言处理任务打下基础。不过，为了应对大规模数据和提升训练速度，未来可以考虑引入多线程和更强大的计算框架。
     
  • Bag of Words：利用OpenCV-Python实现SIFT、KMeans和BOW的图像检索
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    本文介绍了如何使用Python及OpenCV库来实践图像检索技术，具体涵盖了SIFT特征提取、K-means聚类以及基于词袋模型（BoW）的方法。通过这些步骤，读者可以构建一个简单的图像搜索引擎原型，实现对大规模图片数据库的高效查询与匹配。 基于opencv-python的sift、kmeans、bow图像检索需要配置opencv、sklearn、scipy、numpy，并创建两个文件夹，默认图像训练文件名为dataset。使用的是101_ObjectCategories图片集，因此在读入图片时做了相应更改。默认查找图像文件名为query。通过命令行执行python findFeatures.py -t dataset/ 开始生成模型；用命令行执行python search.py -i query/target.jpg 查找目标图片。
     
  • BOVW词袋模型
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    BOVW（Bag of Visual Words）词袋模型是一种在计算机视觉领域广泛使用的图像表示方法。它将图像简化为词汇表中的特征向量集合，便于进行内容检索和分类任务。 视觉词袋（bag of view word）是一种模型，一个视觉词袋模型(bovw)的示例程序用于给食物进行分类。该程序使用C++编写，并且在Linux系统下运行，因此需要额外下载dirent.h才能执行。已将此文件附在压缩包中。经过测试后发现效果较为满意。 由于附件大小限制，项目文件已被删除，需自行创建工程；同时训练图片数量减少了一半左右，请相应地调整training.txt中的路径信息以匹配现有的图像集。
     
  • 词袋(BOW)模型
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    词袋（BOW）模型是一种文本表示方法，忽略单词顺序，仅考虑词汇表中每个词语出现的频率。广泛应用于信息检索和自然语言处理任务中。 本段落简要介绍了BoW模型及其相关的SIFT特征，主要包括以下几部分内容：1. SIFT 2. BoW 3. VLAD。
     
  • 基于词袋模型的场景识别及其代码实现 Scene_Recognition_with_Bag_of_Words
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    本项目采用词袋模型进行场景识别，通过提取图像特征并将其转化为词汇表中的词语，进而统计各词语出现频率以构建图像的向量表示，并利用支持向量机分类器完成最终场景分类。代码开源可供研究参考。 基于词袋模型的场景识别配套代码包括素材、代码以及实验结果。详细实验过程请参见本人博客《计算机视觉项目实战三-基于词袋模型的场景识别》。
     
  • 电影评论情感分析数据集（Bag of Words Meets Bags of Popcorn on Kaggle）
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    这是一个来自Kaggle的数据集，包含了大量用户对电影的评论文本以及对应的情感标签，旨在促进电影评论的情感分析研究。 Kaggle电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集与官方版本一致。
     
  • 14 - 使用TensorFlow实现Word2Vec连续词袋(CBOW)模型
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    本教程介绍如何使用TensorFlow框架来构建和训练Word2Vec的连续词袋（CBOW）模型，涵盖数据处理及模型优化。 Continuous Bag of Words（CBOW）是一种用于学习词嵌入的神经网络模型，属于Word2Vec框架的一部分。其目标是通过上下文中的词语来预测目标词语，并且具有简单的结构和高效的训练方式。本教程将带你深入了解CBOW模型的工作原理、实现细节及其应用。