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。

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