在对文本数据进行处理时，很大一部分精力都用在数据集的特征提取上，因此记录一下常用的文本特征提取方法。
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文本特征提取一般分为两部分
（1）文本本身属性：元音字数数、辅音字母数、···
（2）基于文本的特征提取：TF-IDF等
比如提取以上文档的特征，基于文本本身可以提取特征：
（1）字数：统计每一行text文本的词汇数量（有多少个单词）
（2）非重复单词数量：统计每一行text文本中只出现一次的单词个数
（3）长度：每一行text的长度,占了多少存储空间（包含空格、符号、字母等的长度）
（4）停止词数量统计：between、but、about、very等词汇的数量统计
（5）标点符号数量：每一行text中包含的标点符号数量
（6）大写单词数量：统计大写单词数量
（7）标题式单词数量：统计单词拼写首字母是否为大写,且其他字母为小写的单词数量
（8）单词的平均长度：每一行text中每个单词长度的平均值
这些特征的提取不涉及复杂的函数计算，基于文本本身属性提取直观信息作为模型训练的特征。
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TF-IDF算法 ：计算单词权重最为有效的实现方法就是TF-IDF, 它是由Salton在1988 年提出的,以特征词在文档d中出现的次数与包含该特征词的文档数之比作为该词的权重。
python中使用TfidfVectorizer函数实现TF-IDF特征的提取，生成每个text的TF-IDF特征。
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经过TF-IDF特征提取后，数据集的特征变量超级多（TF-IDF计算了整个数据集出现的所有单词对每个test的权重），面对这样庞大的特征数据，可以通过SVD实现对数据集的压缩。
SVD的原理是将庞大的TF-IDF生成的数据集A进行拆分，设置K值（想要压缩得到的维度，例如K=20，压缩后得到20列的特征数据集）X就是只有K个特征转换后的数据集。
经过压缩后的TF-IDF只有K列，与01中 基于文本本身特征 合并，即为文本数据集的特征向量。
首先应该是np.random.uniform
这两个回答多少有点大病
两者虽然函数名相同，但属于不同的库，一个是TensorFlow的，一个是numpy的。
就好比你家也有冰箱我家也有冰箱一样。
tf.random.uniform的属性变量包括：
shape: 输出张量的形状，比如矩阵或者向量的维度
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为1.0
dtype: 输出的类型，默认为tf.float32
seed: 随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样
name: 操作的名称
np.random.uniform的属性变量包括：
low: 采样下界，float类型，默认值为0
high: 采样上界，float类型，默认值为1
size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型
tensorflow是生成均匀分布，而numpy则是在分布中做随机采样
tensorflow总结的时候需要给个名字，其实这个函数就是让画出来的tensorflow的图的节点的名字有一点实际意义，比如整个网络的名字是xxx，就可以使用tf.summary.scalar(xxx,loss),后面的lossy可以替换成网络自己的loss.
具体参考：
