针对自然语言处理之One Hot模型

最近工作实在有点忙，前阵子关于梯度和导数的事情把人折腾的够呛，数学学不好，搞机器学习和神经网络真是头疼;想转到应用层面轻松一下，想到了自然语言处理，one hot模型是基础也是入门，看起来很简单的一个列表转矩阵、词典的功能，想着手工实现一下，结果看了一下CountVectorizer，发现不是那么回事儿，还是放弃了。

顾名思义，单热表示从一个零向量开始，如果单词出现在句子或文档中，则将向量中的相应条目设置为 1。ASP站长网

对句子进行标记，忽略标点符号，并将所有的单词都用小写字母表示，就会得到一个大小为 8 的词汇表: {time, fruit, flies, like, a, an, arrow, banana} 。所以，我们可以用一个八维的单热向量来表示每个单词。在本书中，我们使用 1[w] 表示标记/单词 w 的单热表示。

对于短语、句子或文档，压缩的单热表示仅仅是其组成词的逻辑或的单热表示。短语 like a banana 的单热表示将是一个 3×8 矩阵，其中的列是 8 维的单热向量。通常还会看到“折叠”或二进制编码，其中文本/短语由词汇表长度的向量表示，用 0 和 1 表示单词的缺失或存在。like a banana 的二进制编码是: [0,0,0,1,1,0,0,1] 。

（编辑：焦作站长网）

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