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单词级one-hot编码实现（numpy编写）

1. numpy实现

在本节中，我们将从零开始学习如何对文本数据进行单词级的one-hot编码。one-hot编码是一种将文本数据转换为数值表示的技术，常用于机器学习模型中。以下是使用numpy实现one-hot编码的详细步骤：

第一步：导入所需的库

首先，我们需要导入numpy库，因为它将用于创建和处理编码矩阵。

import numpy as np

第二步：准备文本数据

我们准备了一组文本样本：

samples = [    "this cat sat on the mat",    "this dog ate my homework"]

第三步：构建单词索引

我们将创建一个空的字典来存储单词及其对应的索引。通过遍历每个样本中的每个单词，我们可以为每个唯一单词分配一个唯一的索引。

token_index = {}for sample in samples:    for word in sample.split():        if word not in token_index:            token_index[word] = len(token_index) + 1

第四步：确定最大单词长度

在本例中，我们只考虑每个样本前max_length个单词。这里我们将max_length设置为1。

max_length = 1

第五步：创建结果矩阵

我们将创建一个二维矩阵results，其形状为(len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1)。最后一个维度的值加1是为了确保索引从1开始。

max_tokens = max(token_index.values(), default=0)results = np.zeros(shape=(len(samples), max_length, max_tokens + 1))

第六步：填充结果矩阵

接下来，我们遍历样本，逐个单词填充结果矩阵。注意，我们只考虑每个样本前max_length个单词。

for i, sample in enumerate(samples):    for j, word in list(enumerate(sample.split()))[:max_length]:        index = token_index.get(word)        results[i, j, index] = 1

第七步：输出结果

最后，我们打印编码后的结果矩阵。

print(results)

2. 使用Keras内置函数实现one-hot编码

在Keras中，我们可以利用Tokenizer类来实现one-hot编码。这是一个强大的工具，它不仅支持one-hot编码，还可以进行其他类型的文本向量化。

第一步：导入所需的库

首先，我们需要导入Keras预处理模块中的Tokenizer类。

from keras_preprocessing.text import Tokenizer

第二步：准备文本数据

我们准备了相同的文本样本：

samples = [    "this cat sat on the mat",    "this dog ate my homework"]

第三步：创建分词器

我们创建一个Tokenizer对象，并设置其参数以限制单词数量。

tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)

第四步：拟合分词器

使用fit_on_texts方法，我们可以让分词器了解我们的文本样本。

tokenizer.fit_on_texts(samples)

第五步：生成词向量序列

使用texts_to_sequences方法，我们可以将文本样本转换为词向量序列。

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(samples)

第六步：获取one-hot编码结果

使用texts_to_matrix方法，我们可以直接获取one-hot编码结果。这里我们指定mode='binary'以确保结果是一个二进制矩阵。

one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode='binary')

第七步：获取单词索引

最后，我们可以通过word_index属性获取单词到索引的映射。

word_index = tokenizer.word_index

第八步：打印结果

我们打印生成的词向量序列和one-hot编码结果。

print("sequences\n", sequences)print("word_index\n", word_index)print("one_hot_results[0]\n", one_hot_results[0])print(one_hot_results)

总结

在本节中，我们学习了如何对文本数据进行单词级的one-hot编码。通过使用numpy，我们手动实现了one-hot编码过程，并通过Keras的内置函数简化了这一过程。Keras的Tokenizer类不仅支持one-hot编码，还能自动处理文本预处理任务，如去除特殊字符和只考虑数据集中出现的单词。

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