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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics

文章目录

  • 处理分类特征
    • 把分类特征转化为数值特征
    • 应用one-hot编码
    • indice要从1开始而不能从0开始
    • 数据处理
    • 为什么使用one-hot向量
  • 处理文本数据
    • Step1：将文本分割成单词
    • Step2：计算单词的频度
      • 按频度递减的方式排序
    • Step3：One-Hot编码

处理分类特征

把分类特征转化为数值特征

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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第4张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第5张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第6张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第7张图片

应用one-hot编码

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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第9张图片

indice要从1开始而不能从0开始

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数据处理

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为什么使用one-hot向量

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处理文本数据

Step1：将文本分割成单词

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Step2：计算单词的频度

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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第19张图片
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RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第21张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第22张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第23张图片
RNN模型与NLP应用(1/9)：数据处理基础Data Processing Basics_第24张图片

按频度递减的方式排序

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Step3：One-Hot编码

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