独热编码
OneHotEncoder 是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式，特别适用于处理类别型特征，将其转换为数值型特征。
对于每个类别型特征，OneHotEncoder 将其编码成一个长度为类别数量的向量。
每个类别对应一个维度，如果样本的该特征值为该类别，则对应维度置1，其他维度置0。
示例：
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of("a", 1),
Row.of("b", 1),
Row.of("c", 1),
Row.of("e", 2),
Row.of("a", 2),
Row.of("b", 1),
Row.of("c", 2),
Row.of("d", 2),
Row.of(null, 1)
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "query string, weight int");
OneHotEncoder one_hot = new OneHotEncoder().setSelectedCols("query").setEncode(Encode.VECTOR);
// 或者单独设置输出列
// OneHotEncoder one_hot = new OneHotEncoder().setSelectedCols("query").setOutputCols("output");
one_hot.fit(inOp).transform(inOp).print();
输出结果如下所示：
| query | weight |
|---|---|
| $5$0:1.0 | 1 |
| $5$1:1.0 | 1 |
| $5$2:1.0 | 1 |
| 5 5 5 | 2 |
| $5$0:1.0 | 2 |
| $5$1:1.0 | 1 |
| $5$2:1.0 | 2 |
| $5$3:1.0 | 2 |
| $5$4:1.0 | 1 |
向量聚合
VectorAssembler 是用于将多列特征合并为单列特征向量的类。它将多个特征列的值合并为一个特征向量，通常用于特征工程的最后阶段，以准备机器学习模型的输入特征。
对于每个样本，VectorAssembler 将选定的特征列的值合并成一个特征向量。特征向量的维度等于选定的特征列数，每个维度对应一个特征列的值。
合并的特征列仅支持数值类型。
示例：
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of("0", "$6$1:2.0 2:3.0 5:4.3", "3.0 2.0 3.0"),
Row.of("1", "$8$1:2.0 2:3.0 7:4.3", "3.0 2.0 3.0"),
Row.of("2", "$8$1:2.0 2:3.0 7:4.3", "2.0 3.0 2.2")
);
MemSourceBatchOp data = new MemSourceBatchOp(df, "id string, c0 string, c1 string");
VectorAssembler res = new VectorAssembler()
.setSelectedCols("c0", "c1")
.setOutputCol("table2vec");
res.transform(data).print();
输出结果如下所示：
| id | c0 | c1 | table2vec |
|---|---|---|---|
| 0 | $6$1:2.0 2:3.0 5:4.3 | 3.0 2.0 3.0 | $9$1:2.0 2:3.0 … 8:3.0 |
| 1 | $8$1:2.0 2:3.0 7:4.3 | 3.0 2.0 3.0 | $11$1:2.0 2:3.0 … 10:3.0 |
| 2 | $8$1:2.0 2:3.0 7:4.3 | 2.0 3.0 2.2 | $11$1:2.0 2:3.0 … 10:2.2 |
特征哈希
FeatureHasher 是用于将多列特征进行哈希映射，将特征合并成特征向量的类。
对于每个样本，将选定的特征列的值进行哈希映射，得到特征向量的维度。每个特征列的值经过哈希函数映射到特征向量的对应维度，形成一个特征向量。
这种方式可以降低特征维度，减少内存和计算资源的消耗，尤其适用于高维稀疏特征。
不限于数值类型的数据
示例：
List<Row> df1 = Arrays.asList(
Row.of(1.1, true, 2, "A"),
Row.of(1.1, false, 2, "B"),
Row.of(1.1, true, 1, "B"),
Row.of(2.2, true, 1, "A")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df1, "double double, bool boolean, number int, str string");
FeatureHasher binarizer = new FeatureHasher().setSelectedCols("double", "bool", "number", "str").setOutputCol("output").setNumFeatures(3);
输出结果如下所示：
| double | bool | number | str | output |
|---|---|---|---|---|
| 1.1000 | true | 2 | A | $3$0:3.0 1:1.1 2:1.0 |
| 1.1000 | false | 2 | B | $3$0:3.0 1:1.1 2:1.0 |
| 1.1000 | true | 1 | B | $3$0:2.0 1:1.1 2:1.0 |
| 2.2000 | true | 1 | A | $3$0:2.0 1:2.2 2:1.0 |
文本特征生成
DocCountVectorizer 用于将文本数据转换为文本特征向量。它主要适用于文本数据的特征抽取和处理，以便进一步用于机器学习模型的训练和预测。主要用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、情感分析、主题建模等。
特征抽取过程：
-
对于每个文本数据，
DocCountVectorizer统计每个词汇在文本中的出现次数，作为特征向量的值。 -
每个文本对应一个特征向量，特征向量的维度为词汇表的大小。
Alink库封装的DocCountVectorizer支持生成多种类型的特征向量，支持IDF/WORD_COUNT/TF_IDF/Binary/TF。默认是WORD_COUNT特征类型，即单词出现的频率。
示例：
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of(0, "二手旧书:医学电磁成像"),
Row.of(1, "二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969"),
Row.of(2, "二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社"),
Row.of(3, "二手中国糖尿病文献索引"),
Row.of(4, "二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
Pipeline pipeline = new Pipeline()
.add(new Segment().setSelectedCol("text")) // 分词
.add(new DocCountVectorizer().setFeatureType("TF_IDF").setSelectedCol("text").setOutputCol("vec"));
pipeline.fit(inOp).transform(inOp).print();
输出结果如下所示：
| id | text | vec |
|---|---|---|
| 0 | 二手 旧书 : 医学 电磁 成像 | $37$10:0.1831020481113516 14:0.1831020481113516 … 34:0.1831020481113516 |
| 1 | 二手 美国 文学 选读 （ 下册 ） 李宜燮 南开大学 出版社 9787310003969 | $37$0:0.04077336356234972 1:0.04077336356234972 … 35:0.06462425227459469 |
| 2 | 二手 正版 图解 象棋 入门 / 谢恩 思 主编 / 华龄 出版社 | $37$5:0.0915510240556758 6:0.0915510240556758 … 36:0.1831020481113516 |
| 3 | 二手 中国 糖尿病 文献 索引 | $37$8:0.21972245773362198 9:0.21972245773362198 … 32:0.21972245773362198 |
| 4 | 二手 郁达夫 文集 （ 国内 版 ） 全 十二册 馆藏 书 | $37$0:0.046209812037329684 1:0.046209812037329684 … 30:0.07324081924454065 |
文本哈希特征生成
DocHashCountVectorizer 将文本数据中的每个词汇通过哈希函数映射到特征向量的维度，得到特征向量。
特征向量的维度由用户设置的参数 numFeatures 决定，通常较小以减少维度。
示例：
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of(0, "二手旧书:医学电磁成像"),
Row.of(1, "二手美国文学选读（ 下册 ）李宜燮南开大学出版社 9787310003969"),
Row.of(2, "二手正版图解象棋入门/谢恩思主编/华龄出版社"),
Row.of(3, "二手中国糖尿病文献索引"),
Row.of(4, "二手郁达夫文集（ 国内版 ）全十二册馆藏书")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
Pipeline pipeline = new Pipeline()
.add(new Segment().setSelectedCol("text"))
.add(new DocHashCountVectorizer().setFeatureType("TF_IDF").setSelectedCol("text").setOutputCol("vec").setNumFeatures(3));
pipeline.fit(inOp).transform(inOp).print();
输出结果如下所示：
| id | text | vec |
|---|---|---|
| 0 | 二手 旧书 : 医学 电磁 成像 | $3$0:-0.7331685343967134 1:-0.5207269374140805 |
| 1 | 二手 美国 文学 选读 （ 下册 ） 李宜燮 南开大学 出版社 9787310003969 | $3$0:-0.776296095243579 1:-0.24504797054780258 2:-0.21559781926450705 |
| 2 | 二手 正版 图解 象棋 入门 / 谢恩 思 主编 / 华龄 出版社 | $3$0:-0.7331685343967134 1:-0.17357564580469348 2:-0.30543024395805163 |
| 3 | 二手 中国 糖尿病 文献 索引 | $3$0:-0.2932674137586854 1:-0.4165815499312644 2:-0.366516292749662 |
| 4 | 二手 郁达夫 文集 （ 国内 版 ） 全 十二册 馆藏 书 | $3$0:-0.5865348275173707 1:-0.34715129160938696 2:-0.24434419516644132 |
Word2Vec
Word2Vec是Google在2013年开源的一个将词表转为向量的算法，其利用神经网络，可以通过训练，将词映射到K维度空间向量，它主要用于将单词表示成高维空间中的向量，以便能够在计算机上更好地处理自然语言文本。Word2Vec 提供了一种有效的方式来捕获单词之间的语义关系，这对于自然语言处理任务非常有用。
Word2Vec有两种主要模型：Skip-gram和Continuous Bag of Words (CBOW)。
Skip-gram模型是预测上下文单词，而CBOW模型是预测中心单词。
示例：
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of("A B C")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "tokens string");
Word2Vec word2vec = new Word2Vec().setSelectedCol("tokens").setMinCount(1).setVectorSize(2).setOutputCol("vec");
word2vec.fit(inOp).transform(inOp).print();
输出结果如下所示：
| tokens | vec |
|---|---|
| A B C | 0.7309789158041142 0.40841706187852966 |
最后
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一、全套AGI大模型学习路线
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二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
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四、AI大模型商业化落地方案
五、面试资料
我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下。
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