独热表示 one-hot representation

 

one-hot编码

　　什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图：

　　　　　　

上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。那么one-hot编码是怎么搞的呢？我们再拿feature_2来说明：

这里feature_2 有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。

　　　　　 

对于2种状态、三种状态、甚至更多状态都是这样表示，所以我们可以得到这些样本特征的新表示：

　　　　　　

one-hot编码将每个状态位都看成一个特征。对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为

　　　　　

 

one-hot在提取文本特征上的应用

　　one hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words）。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。假设我们的语料库中有三段话：

　　　　我爱中国

　　　　爸爸妈妈爱我

　　　　爸爸妈妈爱中国

我们首先对预料库分离并获取其中所有的词，然后对每个此进行编号：

　　　　1 我； 2 爱； 3 爸爸； 4 妈妈；5 中国

然后使用one hot对每段话提取特征向量：

　；；

因此我们得到了最终的特征向量为

　　　　我爱中国 　->　　　1，1，0，0，1

　　　　爸爸妈妈爱我　　->　　1，1，1，1，0

　　　　爸爸妈妈爱中国　　->　　0，1，1，1，1

 

优缺点分析

优点：一是解决了分类器不好处理离散数据的问题，二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用（上面样本特征数从3扩展到了9）

缺点：在文本特征表示上有些缺点就非常突出了。首先，它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序信息也是很重要的）；其次，它假设词与词相互独立（在大多数情况下，词与词是相互影响的）；最后，它得到的特征是离散稀疏的。