NLP中如何實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的編碼？基于一個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中如何實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的編碼？

基于一個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個狀態(tài)，每個狀態(tài)都有自己的狀態(tài)它有獨立的寄存器位，任何時候只有一個位是有效的。一種熱編碼是將分類變量表示為二進制向量。這首先需要將分類值映射到整數(shù)值。然后，將每個整數(shù)值表示為一個二進制向量，除整數(shù)的索引外，該向量為零，并標記為1。

one-hotvector是什么意思？

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

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

T3中客戶分類中的類別編碼怎么設置的？

首先，解釋一個熱編碼：一個熱編碼通常用于分類，例如K類別。使用一個熱編碼需要K個數(shù)字，值為0或1表示當前樣本屬于哪個類別。在K個數(shù)中，通常只有一個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。在訓練模型時，通常使用一個熱編碼。

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Huffman編碼的特點？

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