1 原理

One-Hot 编码就是用于将离散的分类（文本）标签转换为二进制向量。

2 代码实现

文本词汇无法直接参与模型训练，所以需要先将其转换成向量表示（与图片类似）。

import numpy as np


# one-hot 编码
def one_hot_encoding(word: str, word2inx: dict):
    """
    将文本转换成向量
    :param word: 目标词汇
    :param word2inx: 词汇到索引的映射字典
    :return:
    """
    # 初始化，[0, 0, 0, 0]
    ndarray = np.zeros(len(word2inx))
    # 将对应词的索引设为 1，[0, 0, 1, 0]
    ndarray[word2inx[word]] = 1

    return ndarray


if __name__ == '__main__':
    word2ids = {"你": 0, "今天": 1, "好": 2, "漂亮": 3, "啊": 4}
    print(one_hot_encoding("你", word2ids))  # [1. 0. 0. 0. 0.]
    print(one_hot_encoding("漂亮", word2ids))  # [0. 0. 0. 1. 0.]

3 缺点

One-Hot 编码后的任意两个词向量是正交的，即余弦相似度为零，这就导致 One-Hot 编码无法表示词汇与词汇间的相似关系，Word2Vec 模型就很好地解决了这一问题。

import numpy as np


# 余弦相似度
def cos2vec(x1, x2):
    """
    值越大，两个向量夹角越小，越相似
    :param x1: 向量 1
    :param x2: 向量 2
    :return: 取值范围 [-1, 1]
    """
    return x1.dot(x2) / (np.linalg.norm(x1) * np.linalg.norm(x2))


if __name__ == '__main__':
    print(cos2vec(np.array([1, 0, 0]), np.array([0, 1, 0])))  # 0.0
    print(cos2vec(np.array([1, 1, 1]), np.array([1, 1, 1])))  # 1.0
    print(cos2vec(np.array([1, 1, 1]), np.array([2, 1, 1])))  # 0.9428
    print(cos2vec(np.array([1, 1, 1]), np.array([3, 1, 1])))  # 0.8704