在大模型对文本进行处理之前,其中一个关键的预处理过程是将文本(token)转换为词嵌入向量。 一般而言,这时转换完的词嵌入向量是一个多维向量,并且每个维度都不是二进制(0或者1这么简单)。 所以,词嵌入向量与One-hot编码有着很大的区别。 区别在于,One-hot编码中只有一个位置的值为1,其余全为0。而在词嵌入向量中...
1 one-hot编码概念 2 one-hot编码文本表征 3 one-hot编码优缺点 3.1 优点 3.2 缺点 4 手动实现one-hot编码 5 Keras中实现one-hot编码 6 总结 引言 本系列我将系统的带大家分享一下词向量知识,主要包括one-hot编码,word2vec, fastText以及从理论到实战,和大家一起分享一下我在工作中的经验和实际用到的技术...
one-hot编码顾名思义,又称为独热编码表示,只有一位有效位,它的方法是使用N位状态寄存器来对这N位个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存位,并且在任意的时候其中只有一位有效,就是用一个很长的向量来表示一个词,向量长度为词典的大小N,每个向量只有一个维度是1,表示该词语在词典的位置,其余维度全部为0。
在One-Hot编码中，每个变量都只会被编码一次，因此被称为“一位有效”。例如，假设有一个分类变量包含三个类别：A、B和C。使用One-Hot编码，我们可以为这三个类别分别分配一个二进制位。如果某个样本属于类别A，则其One-Hot向量中表示A的二进制位为1，而表示B和C的二进制位均为0；如果某个样本属于类别B，...
1 One Hot 编码 1.1 定义 One-Hot编码,又称独热编码。从方法性质上讲,它是一种向量表示方法,属于自然语言处理领域中的词袋模型。 独热编码方法使用N位状态寄存器对N个状态进行编码,每个状态都有独立的寄存位;并且在任意时候,N为状态寄存器中都仅有一位有效状态,该位
词向量编码思想 我们需要把上面的编码转化为这样的编码: 能很好地解决上面的问题。基于以上思想,生出很多方法,主要有两种假说。 假说一:The distributional hypothesis 分布式假说 一个词由周围词来推断。相似的词会出现在相似的语境里。例如今晚的天空有很多星星。句子中天空和星星相关,横向共现。这样,我们可以由词跟...
简介:在分类任务中,使用神经网络时,通常需要将类别标签转换为一种合适的输入格式。这时候,one-hot编码(one-hot encoding)是一种常见且有效的方法。one-hot编码将类别标签表示为向量形式,其中只有一个元素为1,其他元素为0。 在分类任务中,使用神经网络时,通常需要将类别标签转换为一种合适的输入格式。这时候,one-...
one-hot向量与word2vec one-hot向量 1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码?one-hot编码,又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。举个例子,假设我们有四个样本(行),每个样本有三个特征(列),如图: ...
如果有一个变量 x 具有 k 个不同的类别，其one-hot 编码的公式如下：对于第 i 个样本，第 j 个类别：1[]0 if i i x j One hot j otherwise =⎧−=⎨⎩ 其中，i One hot −表示第 i 个样本的one-hot 编码向量，i x 表示第 i 个样本的类别。如果第 i 个样本的类别等于 j ，则One...
这个输入向量是个one-hot编码的方式,只有一个元素为1,其他全是0,是个极其稀疏的向量,假设它第2个位置为1,它和word embedding相乘,便可获得word embedding矩阵的第二行的数据。那么我们知道这个规律,直接通过访存的方式直接获取就可以了,不需要进行矩阵相乘。