NLP中如何實(shí)現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的編碼？基于一個(gè)hot、TF-IDF、textrank等的單詞包主題模型：LSA（SVD）、PLSA、LDA；基于單詞向量的固定表示：word2vec、fasttext、gl

NLP中如何實(shí)現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的編碼？

基于一個(gè)hot、TF-IDF、textrank等的單詞包

主題模型：LSA（SVD）、PLSA、LDA；

基于單詞向量的固定表示：word2vec、fasttext、glove

基于單詞向量的動態(tài)表示：Elmo、GPT、Bert

一個(gè)hot編碼，也稱為一位有效編碼，主要使用n位狀態(tài)寄存器編碼N個(gè)狀態(tài)，每個(gè)狀態(tài)都有自己的狀態(tài)它有獨(dú)立的寄存器位，任何時(shí)候只有一個(gè)位是有效的。一種熱編碼是將分類變量表示為二進(jìn)制向量。這首先需要將分類值映射到整數(shù)值。然后，將每個(gè)整數(shù)值表示為一個(gè)二進(jìn)制向量，除整數(shù)的索引外，該向量為零，并標(biāo)記為1。

one-hotvector是什么意思？

對于離散的特性，如大尺寸的ID，一個(gè)熱編碼將導(dǎo)致尺寸過大和訓(xùn)練困難。處理這類特征的最佳方法是將其嵌入到一個(gè)固定維的實(shí)空間中。

例如，對于用戶ID，在一個(gè)大數(shù)據(jù)集中可能有數(shù)以億計(jì)的用戶ID。對于這些ID，我們可以將它們映射到64維空間。模型訓(xùn)練實(shí)際上是在64維空間中更新用戶ID和相應(yīng)的嵌入向量。這樣，每個(gè)用戶ID可以包含的信息被包括在64維實(shí)向量中。

T3中客戶分類中的類別編碼怎么設(shè)置的？

首先，解釋一個(gè)熱編碼：一個(gè)熱編碼通常用于分類，例如K類別。使用一個(gè)熱編碼需要K個(gè)數(shù)字，值為0或1表示當(dāng)前樣本屬于哪個(gè)類別。在K個(gè)數(shù)中，通常只有一個(gè)1，其余的都是0。哈夫曼編碼是一種通用的編碼方法，可用于數(shù)據(jù)壓縮。在訓(xùn)練模型時(shí)，通常使用一個(gè)熱編碼。

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Huffman編碼的特點(diǎn)？

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