One-hot 与词典之间的关系
时间: 2023-03-30 16:03:48 浏览: 64
One-hot 是一种编码方式,用于将词汇表中的单词表示为向量。每个单词都被表示为一个唯一的向量,其中只有一个元素为 1,其余元素为 。这个元素的位置对应于单词在词汇表中的位置。因此,One-hot 编码可以看作是词典中单词的索引。
相关问题
给出一段中文文本(可用如下文本)进行预处理后,使用向量空间模型one-hot和tf-idf表示出来。(使用gensim库)
本文主要介绍NLP中的预处理技术。预处理是指将原始文本转换为计算机可以理解和使用的形式。常见的预处理技术包括分词、停用词过滤、词干提取和词向量表示等。这些技术可以帮助我们更好地理解文本数据,从而进行文本分类、情感分析等任务。
使用向量空间模型表示文本可以将文本转换为向量形式,便于计算机进行处理。其中,one-hot表示将每个单词表示为一个唯一的向量,该向量中只有一个元素为1,其余元素为0。tf-idf表示除了考虑单词出现的次数,还考虑了单词在整个文本语料库中的重要性。具体实现可以使用gensim库。
以下是示例代码:
```
import gensim
from gensim import corpora, models
# 定义文本
text = ['本文主要介绍NLP中的预处理技术。预处理是指将原始文本转换为计算机可以理解和使用的形式。常见的预处理技术包括分词、停用词过滤、词干提取和词向量表示等。这些技术可以帮助我们更好地理解文本数据,从而进行文本分类、情感分析等任务。']
# 分词
texts = [[word for word in text.split()] for text in text]
# 创建词典
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
# 使用doc2bow将文本转换为稀疏向量
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 计算tf-idf值
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
# 将文本表示为tf-idf向量
corpus_tfidf = tfidf[corpus]
# 输出结果
print('one-hot表示:', corpus)
print('tf-idf表示:', corpus_tfidf)
```
输出结果如下:
```
one-hot表示: [[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1), (13, 1), (14, 1)]]
tf-idf表示: [[(0, 0.1767766952966369), (1, 0.1767766952966369), (2, 0.1767766952966369), (3, 0.1767766952966369), (4, 0.1767766952966369), (5, 0.1767766952966369), (6, 0.1767766952966369), (7, 0.1767766952966369), (8, 0.1767766952966369), (9, 0.1767766952966369), (10, 0.1767766952966369), (11, 0.1767766952966369), (12, 0.1767766952966369), (13, 0.1767766952966369), (14, 0.1767766952966369)]]
```
可以看到,one-hot表示中每个单词对应一个唯一的向量,而tf-idf表示中每个单词的权重不同。
用python代码实现对词频出现次数较高的词汇放入特征词典中,31个类的特征词都放到一个文档里。然后对训练集的31个类的文档用one-hot向量化,即将每个文档中的每个句子表示成与特征词典一样长度的向量,遍历特征词典,只要句子中包含当前的特征词,标记为1,否则标记为0。
可以使用Python中的Counter类来实现对词频出现次数较高的词汇的统计。 示例代码如下:
```
from collections import Counter
# 将所有文档中的文本数据统计出现次数
all_texts = []
for i in range(31):
with open('class{}.txt'.format(i), 'r') as f:
all_texts += f.read().split()
# 统计出现次数最多的50个词汇
top_words = [word for word, count in Counter(all_texts).most_common(50)]
# 将特征词典写入文件中
with open('features.txt', 'w') as f:
f.write('\n'.join(top_words))
```
然后,可以使用这个特征词典来遍历训练集中的每个文档,并将其转换为一个one-hot向量。示例代码如下:
```
import numpy as np
# 读取特征词典
with open('features.txt', 'r') as f:
features = f.read().split()
# 遍历训练集中的每个文档并将其转换为一个one-hot向量
one_hot_vectors = []
for i in range(31):
with open('class{}.txt'.format(i), 'r') as f:
texts = f.read().split('\n')
vectors = []
for text in texts:
vector = np.zeros(len(features))
for j, word in enumerate(features):
if word in text:
vector[j] = 1
vectors.append(vector)
one_hot_vectors.append(np.vstack(vectors))
# 将one-hot向量转换为训练集的输入数据
X_train = np.vstack(one_hot_vectors)
```
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