one-hot编码是将标记转换为向量的最常用、最基本方法。下面分别讲讲字符级的one-hot编码和单词级的one-hot编码。
import numpy as np
samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
token_index = {}
for sample in samples:
for word in sample.split():
if word not in token_index:
token_index[word] = len(token_index) + 1
max_length = 10
results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
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.
import string
samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
characters = string.printable
token_index = dict(zip(characters, range(1, len(characters) + 1)))
max_length = 50
results = np.zeros((len(samples), max_length, max(token_index.values()) + 1))
for i, sample in enumerate(samples):
for j, character in enumerate(sample[:max_length]):
index = token_index.get(character)
results[i, j, index] = 1.
当然，Keras也自带了实现one-hot编码的方式：
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(samples)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(samples)
one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode='binary')
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
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来自： CC
原文链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html说明1.图示...
来自： wyx100的专栏
importtensorflowastfindex=[0,1,2,3]one_hot=tf.one_hot(index,5)withtf.Session()assess:sess.run(tf.glo...
来自： Mr番茄蛋的博客
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importnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricaldata=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,7]data=array(data)print(da...
来自： u011311291的博客
说明：主要参考FrancoisChollet《DeepLearningwithPython》；代码运行环境为kaggle中的kernels；数据集IMDB、IMBDRAW以及GloVe需要手动添加#T...
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