365打卡第N1周: one-hot编码案例

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊

🏡 我的环境：

语言环境：Python3.10
编译器：Jupyter Lab
深度学习环境：torch==2.5.1    torchvision==0.20.1
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import torch
import torch.nn.functional as F# 示例文本
texts = ['Hello, how are you?', 'I am doing well, thank you!', 'Goodbye.']# 构建词汇表
word_index = {}
index_word = {}
for i, word in enumerate(set(" ".join(texts).split())):word_index[word] = iindex_word[i] = word# 将文本转化为整数序列
sequences = [[word_index[word] for word in text.split()] for text in texts]# 获取词汇表大小
vocab_size = len(word_index)# 将整数序列转化为one-hot编码
one_hot_results = torch.zeros(len(texts), vocab_size)
for i, seq in enumerate(sequences):one_hot_results[i, seq] = 1# 打印结果
print("词汇表:")
print(word_index)
print("\n文本:")
print(texts)
print("\n文本序列:")
print(sequences)
print("\nOne-Hot编码:")
print(one_hot_results)

import torch
import torch.nn.functional as F# 示例中文文本
# texts = ['你好，最近怎么样？', '我过得很好，谢谢！', 'K同学啊']
texts = open(r"C:/Users/scu/pytorch_study/weekn1/任务文件.txt", "r", encoding="utf-8").read()# 构建词汇表
word_index = {}
index_word = {}
for i, word in enumerate(set("".join(texts))):word_index[word] = iindex_word[i] = word# 将文本转化为整数序列
sequences = [[word_index[word] for word in text] for text in texts]# 获取词汇表大小
vocab_size = len(word_index)# 将整数序列转化为one-hot编码
one_hot_results = torch.zeros(len(texts), vocab_size)
for i, seq in enumerate(sequences):one_hot_results[i, seq] = 1# 打印结果
print("词汇表:")
print(word_index)
print("\n文本:")
print(texts)
print("\n文本序列:")
print(sequences)
print("\nOne-Hot编码:")
print(one_hot_results)

import torch
import torch.nn.functional as F
import jieba# 示例中文文本
# texts = ['你好，最近怎么样？', '我过得很好，谢谢！', '再见。']# 使用结巴分词进行分词
tokenized_texts = [list(jieba.cut(text)) for text in texts]# 构建词汇表
word_index = {}
index_word = {}
for i, word in enumerate(set([word for text in tokenized_texts for word in text])):word_index[word] = iindex_word[i] = word# 将文本转化为整数序列
sequences = [[word_index[word] for word in text] for text in tokenized_texts]# 获取词汇表大小
vocab_size = len(word_index)# 将整数序列转化为one-hot编码
one_hot_results = torch.zeros(len(texts), vocab_size)
for i, seq in enumerate(sequences):one_hot_results[i, seq] = 1# 打印结果
print("词汇表:")
print(word_index)
print("\n文本:")
print(texts)
print("\n分词结果")
print(tokenized_texts)
print("\n文本序列:")
print(sequences)
print("\nOne-Hot编码:")
print(one_hot_results)

--------------小结-----------------------

One-Hot 编码（独热编码）是一种将离散分类变量转换为二进制向量表示的技术，广泛应用于机器学习和数据预处理领域。

1. 优点​​

• ​​处理非连续型数据​​：适用于无序离散特征，避免因数值化引入错误的顺序关系。
• ​​兼容算法需求​​：满足大多数机器学习算法（如逻辑回归、神经网络）对数值输入的要求。

2. 缺点与局限性​​

• ​​维度灾难​​：类别数量多时，编码后特征维度激增，导致计算复杂度和内存消耗增加（例如，城市名称的编码可能生成数千维稀疏矩阵）。
• ​信息稀疏性​​：编码结果多为0值，可能影响某些模型（如KNN）的距离计算效率。
• ​​顺序信息丢失​​：若分类变量存在自然顺序（如学历等级），需结合其他编码方法。

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