万科网络科技

一、 基础特征提取：先抓 “表层信息”

1. 分词与 Token 化
   • 把连续文本拆分成小语义单元，中文用 jieba、THULAC 等工具分词（比如 “生成式引擎特征提取” 拆为 “生成式、引擎、特征、提取”）；英文直接按空格 + 标点拆分。
   • 对拆分后的单元（Token）做标准化处理：去除停用词（的、了、啊等无意义词汇）、统一大小写、修正错别字。
   • 特殊场景下会做 子词切分（比如 BPE 算法），解决生僻词、专业术语的识别问题（比如 “大语言模型” 不会被拆成无意义字符）。
2. 统计类特征提取
   • 词频（TF）：统计每个 Token 在文本中的出现次数，高频词往往是核心主题词（比如一篇 SEO 文章中 “关键词”“排名” 出现次数多）。
   • 文档频率（DF）：统计某个 Token 在整个语料库中的出现文档数，用于过滤通用词（比如 “网站” 在所有 SEO 文章里都出现，区分度低）。
   • TF-IDF 权重：结合词频和文档频率计算 Token 的重要性，公式为 TF-IDF = TF × log(总文档数/包含该词的文档数)，数值越高，该词对当前文本的代表性越强。
3. 结构类特征提取
   • 识别文本的格式结构：标题、副标题（H1-H6）、段落、列表、加粗 / 斜体内容，标记出 “标题词”“段落首句词” 等特殊位置的 Token，这类 Token 往往承载核心信息。
   • 提取文本的元特征：字数、段落数、句子平均长度，用于判断文本的可读性和完整性。

二、 深层语义特征提取：再抓 “核心含义”

1. 基于预训练模型的词嵌入（Embedding）
   • 核心原理：把每个 Token 或句子映射到一个高维向量空间，语义相似的内容，向量距离越近；语义不同的内容，向量距离越远。
   • 常用模型：Word2Vec、GloVe（早期模型）、BERT、GPT、T5（现代大模型）。
     • 早期模型（Word2Vec）：基于 “词的上下文相似则语义相似” 的假设，比如 “苹果手机” 和 “iPhone” 的向量高度重合，“苹果（水果）” 和 “香蕉” 的向量更近。
     • 现代模型（BERT）：支持上下文相关的词嵌入，同一个词在不同语境下生成不同向量。比如 “银行” 在 “去银行取钱” 和 “河边的银行” 中，向量完全不同，解决了一词多义问题。
   • 单位升级：从 “词级别” 升级到 “句子 / 段落级别”，直接生成整个句子的语义向量（比如 Sentence-BERT），能捕捉完整语义。
2. 语义关系与逻辑特征提取
   • 实体关系提取：识别文本中的实体（人物、产品、概念）及它们的关系，比如从 “SEO 优化能提升网站排名” 中，提取实体 SEO优化 和 网站排名，关系为 提升，并构建简易知识图谱。
   • 逻辑关系提取：识别文本中的因果、条件、并列、转折等逻辑，比如标记出 “因为… 所以…”“虽然… 但是…” 等关联词，提取 “原因 - 结果”“前提 - 结论” 的逻辑结构。
   • 核心观点提取：通过大模型的注意力机制，定位文本的核心论点。比如一篇 “整站 SEO 优化” 的文章，能自动提取出 “站内优化是基础、外链提升权威性、用户体验影响排名” 三个核心观点。
3. 特征融合与降维
   • 把基础特征（TF-IDF、结构特征）和深层语义特征（Embedding 向量）进行融合，形成更全面的特征集合。
   • 由于深层语义向量是高维数据（比如 768 维、1024 维），会通过 PCA、t-SNE 等算法降维，在保留核心语义信息的前提下，减少计算量，提升后续匹配、生成的效率。

三、 非文本内容的特征提取（补充）

• 图片：通过 CNN（卷积神经网络）提取视觉特征，比如颜色、纹理、物体轮廓，再结合 CLIP 等多模态模型，把图片特征和文本特征映射到同一向量空间，实现 “图文匹配”（比如输入 “红色花朵” 能找到对应图片）。
• 音频：先转化为频谱图，再用 CNN 或 Transformer 提取声学特征（音调、语速），结合语音识别模型转化为文本特征，最终实现音频内容的语义理解。

我可以帮你整理一份面向生成式引擎的内容特征优化指南，让你产出的内容更容易被提取核心特征，需要吗？