作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
最近，随着大规模文本数据的增加，传统文本分析方法已经不适合处理海量的数据。特别是当我们想要从海量数据中发现有用的模式时，传统的方法很难满足需求。在这种情况下，新兴的主题模型、聚类算法等机器学习方法引起了广泛的关注。然而，对于较小型数据集，传统方法仍然具有优势。因此，本文将主要讨论如何对文本数据进行降维和可视化，并探索不同文本特征之间的关系。
所谓文本降维和可视化就是用更简洁的方式表示原始文本数据，以便于提高数据可视化能力。通过降维或可视化，我们可以更直观地展示文本数据之间的相关性。但是，如何选择最有效的降维方法以及如何对文本特征之间的关系进行分析，依然是一个难点。本文将通过一个简单的示例，向读者介绍一种基于n-gram模型的降维方法，并展示如何利用降维结果对文本数据进行可视化。
2.基本概念术语说明
2.1 n-gram模型
n-gram(n元符号)模型是一种统计语言模型，用来描述一段文字中的出现概率。它把文本按照一定的窗口大小切分成多个子序列，称为词条或者短句，然后统计每种组合出现的次数。这种模型也被称作上下文无关模型(context-free model)。
假设我们有一个包含多行文本的文档，其中每行文本都是由单词组成。假设我们希望计算出每一个词的概率，那么我们需要建立一个n-gram模型。n一般取值范围为1到5，代表生成的词项个数。
例如，对于n=2的n-gram模型，我们可以这样生成所有可能的两元词序列:
['he', 'el', 'll',